矩法就是根据这个统计特性,采用样本矩去估计总体矩,从而由样本参数去估计总体参数。由于总体矩和样本矩的差异和变量离散化的误差,矩法参数估值偏小,尤以高阶矩偏小更多,因此,矩法虽然有计算简易的优点,但除均值外,参数误差较大。......
2025-09-30
由式(5.26)、式(5.27)可知,随机变量x的高阶矩受样本影响很大,矩法估计参数时,样本的特大值、特小值对参数估计影响甚为突出。为克服矩法的缺点,提出了权函数法,以一、二阶权函数矩推求三阶矩或参数Cs;概率权重矩法,以概率分布的幂作高阶矩的权重;线性矩法计算式是概率权重矩的线性组合。
5.5.5.1 概率权重矩
X的概率分布函数F(x)=P(X≤x),其中X1≤X2…≤Xn,则概率权重矩定义为
式中:i,j,k为实数,当j=k=0时,概率权重矩即为原点矩。
取前3个低阶矩,i=1,k=0,j=0,1,2,即
由P-Ⅲ型概率密度函数式(5.26)及其原始参数和基本参数关系式(参见5.4.2),经演算,概率权重矩的上述3个低阶矩与原始参数存在函数关系,从而可以估计P-Ⅲ型的3个基本参数:x、Cv和Cs。
5.5.5.2 线性矩(https://www.chuimin.cn)
线性矩(简称L—矩)是概率权重矩的一种改进,其前三阶矩(li,i=1,2,3)与概率权重矩的关系为
可见,L—矩法是概率权重矩的线性组合,其对P-Ⅲ型分布参数的求解与概率权重矩法相同,研究表明,其结果也完全相同。
5.5.5.3 单权函 法
公式(5.37)所示,参数Cs由三阶矩计算,误差很大,受端值影响更大,与“真值”相比,偏小很多。权函数法的基本思路是引入一个权函数Φ(x)。经推演得知,Φ(x)实为正态密度函数式(5.23)。由一、二阶权函数求出的实为Cs/Cv值。本法引进具有铃形分布的正态分布函数,以增加分布中心(均值)附近点据权重,减小了端值点据的作用,可降低求矩误差。
5.5.5.4 双权函 法
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