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随机变量概率分布参数的信度函数可采用信仰分布的方法生成,但目前的生成方法存在信仰分布不一致的现象,其主要原因是采用了不同的联合信任密度函数.根据分布参数信仰分布与样本观测值概率密度之间的关系,提出信度函数生成的基本思想和极大似然法、贝叶斯法,并将其应用于正态分布参数和分位值信度函数的建立.两种方法具有更好的理论基础,对分布参数的推断均源于同一联合信任密度函数,可明确考虑其他分布参数的信息,其中贝叶斯法的推断结果与经典统计学中区间估计法的相同,较极大似然法的结果更为有利,一般应以贝叶斯法作为信度函数生成的主