会员服务
估计/估计量 · Continuity · MoDELS · 统计理论 ·
2021 年 3 月 5 日
Different Estimation Procedures For Topp Leone Exponential And Topp Leone q Exponential Distruibution
翻译：图普利昂的多种估计程序和图普利昂的 不同估计程序和图普利昂的 不同估计程序
Nicy Sebastian,V R Rajitha
Nicy Sebastian,V R Rajitha

Topp Leone q Exponential Distruibution is a continuous model distribution used for modelling lifetime phenomena. In this study, we introduce different estimation methods for the unknown parameters of Topp Leone Exponential(TLE) distribution and Topp Leone q Exponential(TLqE) distribution.


翻译：Topp Leone q Excential disubdition是用于模拟生命周期现象的一种连续的模型分布。 在本研究中,我们对Topp Leonne Excential (TLE) 分布和 Topp Leone q dicential (TLqE) 分布的未知参数采用了不同的估计方法。
0
下载
关闭预览

相关内容

【干货书】机器学习速查手册，135页pdf
【干货书】机器学习速查手册，135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍，35页ppt
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍，35页ppt
专知会员服务
110+阅读 · 2020年5月15日
【CMU-Spring2020课程】离散微分几何15讲，Discrete Differential Geometry
【CMU-Spring2020课程】离散微分几何15讲，Discrete Differential Geometry
专知会员服务
53+阅读 · 2020年3月26日
图像分类技巧集，17页ppt《Bag of Tricks for Image Classification》
图像分类技巧集，17页ppt《Bag of Tricks for Image Classification》
专知会员服务
94+阅读 · 2020年3月12日
【论文】结构GANs，Structured GANs，
【论文】结构GANs，Structured GANs，
专知会员服务
14+阅读 · 2020年1月16日
【独立研究者I-Sheng Yang论文】因果机器学习损失函数（A Loss-Function for Causal Machine-Learning）
【独立研究者I-Sheng Yang论文】因果机器学习损失函数（A Loss-Function for Causal Machine-Learning）
专知会员服务
19+阅读 · 2020年1月7日
【斯坦福大学】面向机器学习的概率和统计要点速览(中文版)《CS 229 - Probabilities and Statistics refresher》by Afshine Amidi, Shervine Amidi
【斯坦福大学】面向机器学习的概率和统计要点速览(中文版)《CS 229 - Probabilities and Statistics refresher》by Afshine Amidi, Shervine Amidi
专知会员服务
46+阅读 · 2019年12月19日
在线变分推断，76页ppt，A Regret Bound for Online Variational Inference
在线变分推断，76页ppt，A Regret Bound for Online Variational Inference
专知会员服务
20+阅读 · 2019年12月2日
【机器学习基础最新版】（Mathematics for Machine Learning），417页pdf
【机器学习基础最新版】（Mathematics for Machine Learning），417页pdf
专知会员服务
240+阅读 · 2019年10月21日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Disentangled的假设的探讨
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断（Variational inference)的总结
【论文】变分推断（Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【学习】Hierarchical Softmax
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
Doubly robust capture-recapture methods for estimating population size
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月29日
Verified Approximation Algorithms
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月28日
Limit theorems for quasi-arithmetic means of random variables with applications to point estimations for the Cauchy distribution
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月28日
On the Limiting Distribution of Sieve VAR($\infty$) Estimators in Small Samples
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月28日
Estimation of Poisson Autoregressive Model for Multiple Time Series
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月28日
Robust estimation for semi-functional linear regression models
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月28日
Error estimation and adaptivity for differential equations with multiple scales in time
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月27日
A linear noise approximation for stochastic epidemic models fit to partially observed incidence counts
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月27日
On Determining the Distribution of a Goodness-of-Fit Test Statistic
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月26日
Approximability of Discriminators Implies Diversity in GANs
Approximability of Discriminators Implies Diversity in GANs
Arxiv
4+阅读 · 2018年6月27日
VIP会员
文章信息
前往arXiv
下载PDF
相关主题
估计/估计量
Continuity
MoDELS
统计理论
相关VIP内容
【干货书】机器学习速查手册，135页pdf
【干货书】机器学习速查手册，135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍，35页ppt
Fariz Darari简明《博弈论Game Theory》介绍，35页ppt
专知会员服务
110+阅读 · 2020年5月15日
【CMU-Spring2020课程】离散微分几何15讲，Discrete Differential Geometry
【CMU-Spring2020课程】离散微分几何15讲，Discrete Differential Geometry
专知会员服务
53+阅读 · 2020年3月26日
图像分类技巧集，17页ppt《Bag of Tricks for Image Classification》
图像分类技巧集，17页ppt《Bag of Tricks for Image Classification》
专知会员服务
94+阅读 · 2020年3月12日
【论文】结构GANs，Structured GANs，
【论文】结构GANs，Structured GANs，
专知会员服务
14+阅读 · 2020年1月16日
【独立研究者I-Sheng Yang论文】因果机器学习损失函数（A Loss-Function for Causal Machine-Learning）
【独立研究者I-Sheng Yang论文】因果机器学习损失函数（A Loss-Function for Causal Machine-Learning）
专知会员服务
19+阅读 · 2020年1月7日
【斯坦福大学】面向机器学习的概率和统计要点速览(中文版)《CS 229 - Probabilities and Statistics refresher》by Afshine Amidi, Shervine Amidi
【斯坦福大学】面向机器学习的概率和统计要点速览(中文版)《CS 229 - Probabilities and Statistics refresher》by Afshine Amidi, Shervine Amidi
专知会员服务
46+阅读 · 2019年12月19日
在线变分推断，76页ppt，A Regret Bound for Online Variational Inference
在线变分推断，76页ppt，A Regret Bound for Online Variational Inference
专知会员服务
20+阅读 · 2019年12月2日
【机器学习基础最新版】（Mathematics for Machine Learning），417页pdf
【机器学习基础最新版】（Mathematics for Machine Learning），417页pdf
专知会员服务
240+阅读 · 2019年10月21日
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
Connections between Support Vector Machines, Wasserstein distance and gradient-penalty GANs
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月17日
热门VIP内容
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
28+阅读 · 2019年5月18日
逆强化学习-学习人先验的动机
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Disentangled的假设的探讨
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
Hierarchical Disentangled Representations
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】变分推断（Variational inference)的总结
【论文】变分推断（Variational inference)的总结
机器学习研究会
39+阅读 · 2017年11月16日
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
Adversarial Variational Bayes: Unifying VAE and GAN 代码
CreateAMind
7+阅读 · 2017年10月4日
【学习】Hierarchical Softmax
【学习】Hierarchical Softmax
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年8月6日
Auto-Encoding GAN
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
强化学习 cartpole_a3c
强化学习 cartpole_a3c
CreateAMind
9+阅读 · 2017年7月21日
相关论文
Doubly robust capture-recapture methods for estimating population size
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月29日
Verified Approximation Algorithms
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月28日
Limit theorems for quasi-arithmetic means of random variables with applications to point estimations for the Cauchy distribution
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月28日
On the Limiting Distribution of Sieve VAR($\infty$) Estimators in Small Samples
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月28日
Estimation of Poisson Autoregressive Model for Multiple Time Series
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月28日
Robust estimation for semi-functional linear regression models
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月28日
Error estimation and adaptivity for differential equations with multiple scales in time
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月27日
A linear noise approximation for stochastic epidemic models fit to partially observed incidence counts
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月27日
On Determining the Distribution of a Goodness-of-Fit Test Statistic
Arxiv
0+阅读 · 2021年4月26日
Approximability of Discriminators Implies Diversity in GANs
Approximability of Discriminators Implies Diversity in GANs
Arxiv
4+阅读 · 2018年6月27日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员
Top