含区间数据Gamma分布的参数估计

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目的建立含区间数据Gamma分布的参数估计方法,并用于SARS潜伏期的推算。方法采用EM算法构造出求解含区间数据Gamma分布参数极大似然估计的迭代公式,并应用于SARS潜伏期分布的拟合。结果基于EM算法的极大似然估计方法可以计算出含区间数据Gamma分布的两个参数,从而得到均值估计。同时,还可以根据极大似然估计的渐近性质,计算出估计量的标准误及各参数的置信区间。用于中国内地SARS爆发资料分析,发现SARS潜伏期服从Gamma(2.1,2.33)分布;潜伏期均值和方差的极大似然估计值分别为4.89天(95%CI4.43~5.35)和11.40天2;95%的病人感染SARS-CoV后将在11.42天内发病。结论基于EM算法的极大似然估计方法对于含区间数据Gamma分布参数的估计是强健的,可以用于含区间数据SARS潜伏期的精确估计。
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