最適化アルゴリズムを使用した進行型II検閲による線形分布パラメータ下の一般化極値の調査

いくつかのランダム現象は、極値分布を使用してモデル化されています。固定、離散一様、二項ランダム除去の3つの異なる分布を持つ進行型II検閲データに基づいて、この研究では線形正規化下の一般化極値分布（GEVL分布）パラメータの統計的推論が調査されています。解析的解が存在しないため、GEVL分布の最大尤度パラメータの決定は問題と見なされています。標準的な数値的方法はこのジレンマにはしばしば不十分であり、この難題に対処するために人工知能アルゴリズムの使用が必要です。ここでは、非線形最小化と遺伝的アルゴリズムを用いてその問題に取り組みました。さらに、リンドリー近似とモンテカルロ推定がメトロポリス・ヘイスティングアルゴリズムを介して実装され、二乗誤差損失関数とLINEX損失関数に基づいたベイズ点推定が行われました。加えて、最高事後密度区間が適用されました。提案された理論的推論技術は、数値シミュレーションと実際の例に適用されました。