This paper describes the extended e

This paper describes the extended estimate of a percentile point obtained by the maximum likelihood method of the Weibull distribution. The extension requires that we evaluate the convergence of the Newton-Raphson iteration method by the convergence of the likelihood instead of by the convergence of the parameters. This estimate is called the “EMLE” (extended maximum likelihood estimate). This concept has two benefits; the first is that we can estimate percentile points even when we fail to find converged parameters and the second is that biases of the percentile points given by EMLE are smaller than those given by other closed-form methods. These two properties are clearly seen when the shape parameter is large. EMLE is useful when lower tail percent percentile point estimators are needed. The discussion in this paper is concerned only with complete, i.e. uncensored failure samples.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เอกสารนี้อธิบายถึงการประเมินเพิ่มเติมของ percentile จุดรับ โดยวิธีความเป็นไปได้สูงสุดของการแจกแจงแบบเวย์บูล นามสกุลต้องการว่า เราประเมินการบรรจบกันของวิธีการเกิดซ้ำของนิวตัน-Raphson โดยการบรรจบกันของความเป็นไปได้แทนโดยการบรรจบกันของพารามิเตอร์ ประมาณนี้เรียกว่าการ "EMLE" (ประเมินโอกาสขยายสูงสุด) แนวคิดนี้มีประโยชน์สอง แรกคือ เราสามารถประเมินคะแนน percentile แม้เมื่อเราล้มเหลวในการค้นหาพารามิเตอร์ converged และที่สองคือ ว่า ยอมคะแนน percentile ที่ให้ โดย EMLE มีขนาดเล็กกว่าที่กำหนด โดยวิธีปิดแบบฟอร์มอื่น ๆ คุณสมบัติเหล่านี้สองจะชัดเจนเห็นเมื่อพารามิเตอร์รูปร่างมีขนาดใหญ่ EMLE มีประโยชน์เมื่อ estimators จุดเปอร์เซ็นต์ percentile หางล่างบ้าง การสนทนาในกระดาษนี้เกี่ยวข้องเฉพาะกับตัวอย่างความล้มเหลวอย่างสมบูรณ์ เช่นแอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

กระดาษนี้จะอธิบายประมาณการการขยายจุดเปอร์เซ็นต์ที่ได้รับโดยวิธีโอกาสสูงสุดของการกระจาย Weibull ส่วนขยายที่เราต้องประเมินการบรรจบกันของวิธีการย้ำนิวตันราฟสันโดยการบรรจบกันของโอกาสแทนโดยการบรรจบกันของพารามิเตอร์ ประมาณนี้เรียกว่า "EMLE" (ความน่าจะเป็นสูงสุดประมาณการขยาย) แนวคิดนี้มีสองผลประโยชน์; ครั้งแรกคือการที่เราสามารถประเมินจุดเปอร์เซ็นต์แม้ในขณะที่เราไม่สามารถหาค่าพารามิเตอร์ที่แปรสภาพและครั้งที่สองก็คือว่าอคติของจุดร้อยละที่กำหนดโดย EMLE มีขนาดเล็กกว่าที่กำหนดโดยวิธีการปิดรูปแบบอื่น ๆ คุณสมบัติทั้งสองนี้จะเห็นได้อย่างชัดเจนเมื่อพารามิเตอร์รูปร่างที่มีขนาดใหญ่ EMLE จะเป็นประโยชน์เมื่อหางร้อยละลดลงประมาณร้อยละจุดที่มีความจำเป็น การอภิปรายในเอกสารนี้เป็นเรื่องที่เกี่ยวข้องเฉพาะกับสมบูรณ์ตัวอย่างเช่นความล้มเหลววาบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

กระดาษนี้จะอธิบายถึงการประมาณการของจุดวัดได้โดยวิธีความเป็นไปได้สูงสุดของการแจกแจงแบบไวบูลล์ . นามสกุลต้องที่เราประเมินการบรรจบกันของนิวตันราฟสันซ้ำโดยวิธีการบรรจบกันของโอกาสแทน โดยการบรรจบกันของพารามิเตอร์ ประมาณนี้ เรียกว่า " emle " ( ขยายได้สูงสุดโอกาสประเมิน )แนวคิดนี้ได้ประโยชน์สอง ; แรกคือการที่เราสามารถประเมินคะแนนเปอร์เซ็นต์ไทล์ แม้เมื่อเราล้มเหลวที่จะหาผนวกพารามิเตอร์และสองคืออคติของคะแนนที่ได้รับจาก emle ขนาดเล็กกว่าได้รับโดยวิธีการปิดแบบฟอร์มอื่น ๆ ทั้งสองคุณสมบัติจะเห็นได้ชัดเจนเมื่อพารามิเตอร์เป็นรูปร่างขนาดใหญ่emle มีประโยชน์เมื่อลดเปอร์เซ็นต์ไทล์ประมาณหางจุดที่จําเป็น การอภิปรายในบทความนี้เกี่ยวข้องกับสมบูรณ์ เช่น Uncensored ล้มเหลว ตัวอย่าง