Loi de distribution | Paramètres |
---|---|
Plus petite valeur extrême Normale Logistique |
μ = emplacement, σ = échelle, σ > 0 |
Log-normale Log-logistique |
μ = emplacement, μ > 0 σ = échelle, σ > 0 |
Log-normale à trois paramètres Log-logistique à 3 paramètres |
μ = emplacement, μ > 0 σ = échelle, σ > 0 λ = seuil. |
Weibull |
α = échelle, α = exp(μ) β = forme, β = 1/σ |
Weibull à 3 paramètres |
α = échelle, α = exp(μ) β = forme, β = 1/σ λ = seuil, |
Exponentielle |
θ = échelle, θ > 0 |
Exponentielle à 2 paramètres |
θ = échelle, θ > 0 λ = seuil, |
L'erreur type est l'écart type de l'estimation du paramètre. L'erreur type fournit une mesure de la variabilité de chaque estimation.
, , , , , et désignent l'erreur type de l'EMaxV de μ, σ, α, β, θ et λ. Chaque erreur type est calculée comme la racine carrée de l'élément diagonal correspondant de l'inverse de la matrice des informations de Fisher.
Loi de distribution | Paramètre | Limite de confiance inférieure | Limite de confiance supérieure |
---|---|---|---|
Plus petites valeurs extrêmes, normale, logistique log-normale et log-logistique | Emplacement, μ | ||
Echelle , σ | |||
Log-normale à 3 paramètres, log-logistique à 3 paramètres | Emplacement, μ | ||
Echelle , σ | |||
Seuil, λ | |||
Weibull | Forme, β | ||
Echelle, α | |||
Weibull à 3 paramètres |
Forme, β |
||
Echelle, α |
|||
Seuil, λ |
|||
Exponentielle | Echelle | ||
Exponentielle à 2 paramètres | Echelle, θ | ||
Seuil, λ |
Pour certaines données, la fonction de vraisemblance est illimitée et fournit donc des estimations incohérentes pour les lois ayant un paramètre de seuil (comme la loi exponentielle à 2 paramètres). Lorsque cela se produit, la matrice de variance-covariance des paramètres estimés ne peut pas être déterminée de manière numérique. Dans ce cas, Minitab suppose que est fixe, ce qui implique que ErT () = 0. Les bornes supérieure et inférieure pour sont .
Terme | Description |
---|---|
zx | valeur critique supérieure pour la loi normale standard, où 100x % est le niveau de confiance et 0 < x < 1. |