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논문 기본 정보
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- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2017.11
- 수록면
- 646 - 655 (10page)
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There are several evaluation methods on whether estimates are centralized to true parameter or not. For example, mean squared error (MLE), Euclidean distance, Mahalanobis distance and etc. But when data has two or more parameter it is hard to evaluate whether it is good or bad estimates. In this paper we focus to define the generalized bias (GB) and generalized mean squared error (GMSE) related to generalized variance (GV) applying to MSE concept to evaluate the parameter estimated. Moreover we will prove this concept beyond the three-dimensional, hyper dimensional. Also we will check the applications of these terms.First, we will evaluate the Robust estimates such as MAD, Hodges-Lehmann estimator compared to other evaluation methods. Second, we will use nuclear area data and find efficient method to predict Weibull distribution in some condition.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Define generalized series
3. Application
4. Conclusion
References
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