Improved maximum likelihood estimation of parameters in the Maxwell distribution

Message:
Article Type:
Research/Original Article (دارای رتبه معتبر)
Abstract:
Maximum likelihood estimators are usually biased. The first order bias term of the maximum likelihood estimators can be large for a small or medium sample size, and this bias may have a significant effect on distribution performance. Different methods may be used to reduce this bias. These methods have inspired many scholars to study this field over the past years, but the use of Bartlett’s method requires the expected value of third power derivatives of the likelihood function. Consequently, because this quantity (the expected value of third power derivatives of the likelihood function) is not necessarily calculable in some distributions, in this paper we propose a new method based on algebraic approximation of the maximum likelihood estimator bias which needless the expected value of third power derivatives of the likelihood function. In addition, as an application of this method, we will consider a bias correction for estimating parameters of Maxwell distribution.
Language:
English
Published:
Journal of Statistical Modelling: Theory and Applications, Volume:1 Issue: 2, Summer and Autumn 2020
Pages:
99 to 113
magiran.com/p2422045  
دانلود و مطالعه متن این مقاله با یکی از روشهای زیر امکان پذیر است:
اشتراک شخصی
با عضویت و پرداخت آنلاین حق اشتراک یک‌ساله به مبلغ 1,390,000ريال می‌توانید 70 عنوان مطلب دانلود کنید!
اشتراک سازمانی
به کتابخانه دانشگاه یا محل کار خود پیشنهاد کنید تا اشتراک سازمانی این پایگاه را برای دسترسی نامحدود همه کاربران به متن مطالب تهیه نمایند!
توجه!
  • حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران می‌شود.
  • پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانه‌های چاپی و دیجیتال را به کاربر نمی‌دهد.
In order to view content subscription is required

Personal subscription
Subscribe magiran.com for 70 € euros via PayPal and download 70 articles during a year.
Organization subscription
Please contact us to subscribe your university or library for unlimited access!