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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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ㅥ ㅦ ㅧ ㅨ ㅩ ㅪ ㅫ ㅬ ㅭ ㅮ ㅯ ㅰ ㅱ ㅲ ㅳ ㅴ ㅵ ㅶ ㅷ ㅸ ㅹ ㅺ ㅻ ㅼ ㅽ ㅾ ㅿ ㆀ ㆁ ㆂ ㆃ ㆄ ㆅ ㆆ ㆇ ㆈ ㆉ ㆊ ㆋ ㆌ ㆍ ㆎ
Α Β Γ Δ Ε Ζ Η Θ Ι Κ Λ Μ Ν Ξ Ο Π Ρ Σ Τ Υ Φ Χ Ψ Ω α β γ δ ε ζ η θ ι κ λ μ ν ξ ο π ρ σ τ υ φ χ ψ ω
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      The estimation of Reliablity function of exponential distribution by Jackknife method = 잭 나이프 방법에 의한 指數分布의 信賴函數의 推定

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      국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

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      두 母數를 갖는 指數分布에 있어서 잭 나이프 방법을 이용하여 첫째 크기(scale)母數 σ에 대한 잭 나이프에 의하 推定量을 구하였더니, 이 방법에 의한 推定量이 不備推定量이 되어 偏奇(bias)는 最尤推定量(MIL)보다 적지만 最小自乘誤差로서는 最尤推定量이나 最小分散不偏推定量(UMVUE)보다 좋지 못함을 알았다. 그러나 둘째로는 σ를 알 경우 信賴函數에 대한 推定量을 생각하였더니 MLE와 UMVUE보다 偏奇도 적고 最小自乘誤差도 적게 되는 잭 나이프 방법에 의한 推定量을 얻었다.
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      두 母數를 갖는 指數分布에 있어서 잭 나이프 방법을 이용하여 첫째 크기(scale)母數 σ에 대한 잭 나이프에 의하 推定量을 구하였더니, 이 방법에 의한 推定量이 不備推定量이 되어 偏奇(bias)�...

      두 母數를 갖는 指數分布에 있어서 잭 나이프 방법을 이용하여 첫째 크기(scale)母數 σ에 대한 잭 나이프에 의하 推定量을 구하였더니, 이 방법에 의한 推定量이 不備推定量이 되어 偏奇(bias)는 最尤推定量(MIL)보다 적지만 最小自乘誤差로서는 最尤推定量이나 最小分散不偏推定量(UMVUE)보다 좋지 못함을 알았다. 그러나 둘째로는 σ를 알 경우 信賴函數에 대한 推定量을 생각하였더니 MLE와 UMVUE보다 偏奇도 적고 最小自乘誤差도 적게 되는 잭 나이프 방법에 의한 推定量을 얻었다.

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