Abstract
在參數模型下，由觀察值估計母體參數的方法有很多，例如最大概似法、動差法，但是這些估計方法往往有一些限制，並非對每一種分配都能適用。本文的目的是希望發展出適用於各種分配的參數估計方法，我們從幾何觀點提出兩種方法-F方法與I方法，來估計母體參數，並以Weibull及Cauchy分配為例，將兩種新的估計方法與其他估計法做比較。從模擬的結果來看，F方法與I方法即使在樣本數不大(20)的情況下，參數估計量的變異與Cramer-Rao Lower Bound也能很接近。第一章 簡介1.1動差法1.2最大概似估計法第二章 新的估計方法2.1 Kullback Leibler Quantity of information2.2新的估計方法2.2.1 F估計法2.2.2 I估計法2.3演算法2.3.1 F估計法2.3.2 I估計法第三章 實例3.1 Weibull分配3.2 Cauchy分配參考文獻