【摘 要】
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文章利用矩法、最大似然法、贝叶斯法三种估计方法,研究一种重要的离散型随机变量GIT_（3,1）（1：P_1,P_2,P_3）模型的双参数估计问题。文章证明了GIT_（3,1）（1：P_1,P_2,P_3）模型的矩估计和
【基金项目】
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国家自然科学基金（基金号：J1310022）, 吉林省自然科学基金（基金号：20150520053JH,20170101057JC,20180101216JC）
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文章利用矩法、最大似然法、贝叶斯法三种估计方法,研究一种重要的离散型随机变量GIT_（3,1）（1：P_1,P_2,P_3）模型的双参数估计问题。文章证明了GIT_（3,1）（1：P_1,P_2,P_3）模型的矩估计和最大似然估计的渐近性,并通过数值模拟研究了不同样本量下三种估计方法的估计效果。最后用GIT_（3,1）（1：P_1,P_2,P_3）模型对汽车索赔次数进行拟合,并与其它离散模型进行比较,发现GIT_（3,1）（1：P_1,P_2,P_3）模型拟合效果较好。
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