系统抽样事后分层情形下域的估计

通过定义总体上的一个新的随机变量，给出了系统抽样事后分层情形下，域的目标估计量的模型一设计无偏估计量以及估计量的方差估计，而且证明了这个方差估计是此估计量的理论方差的无偏估计。     

正态总体标准差的两个无偏估计及性质

针对正态总体情形,给出总体标准差的两个新的无偏估计量,并且证明了这两个估计量具有相合性与渐近方差为零的性质,最后对于其中结构较繁琐的估计量给出它的简化计算公式.     

几种常用分布的总体均值方差的经验似然比置信区间估计

针对几种常见分布的总体在均值未知情况下,讨论了总体均值方差的联合经验似然估计,又利用均值的无偏估计量(-X)代替均值的情况下,给出了其方差的经验似然置信区间.     

Lt^p（t^q）型正交表在抽样调查中的应用

用Ｌｔ＾ｐ（ｔ＾ｑ）型正交表来设计抽样方案，此时，样本集中包含的样本数要远小于Ｃ＾ｎＮ。而且可以证明，样本均值是总体均值的无偏估计量，样本均值的方差小于随机抽样的方差。     

渐近无偏矩估计量

给出了极值指数γ的一类渐近无偏的矩型估计量,当估计量中的上端顺序统计量的个数k取得较大时,其渐近方差比较稳定,并给出了k的选择.在估计量的偏度修正过程中,给出了二阶参数ρ的估计量.     

估计混凝土强度标准差的一种新方法

给出了一种混凝土验收批强度标准差的无偏估计方法，该方法能充分利用以前和当前的全部概率信息得到高置信度的强度标准差估计量，与传统方法比较更接近于母体真值。     

平衡半样本的方差估计方法在Warner模型中的应用

;基于平衡半样本的方差估计方法是应用在分层抽样而又能提高效率的一种方法,本文将基于平衡半样本的方差估计应用在Warner模型中,得到了Var{π<,st>}的一个无偏估计量.     

一类线性回归模型的参数估计

考虑一类多总体线性回归模型,其特点是它们均具有部分相同回归系数. 采用各个子总体内样本利用最小二乘方法估计回归参数, 然后依据样本容量进行加权估计公共回归系数, 最后把公共回归系数回代到各个线性回归模型, 利用最小二乘方法估计不同部分系数. 理论结果表明, 此种方法得到的估计量, 不仅是无偏估计, 而且方差比用单个子总体样本得到的最小二乘估计要小,蒙特卡罗模拟证实了该估计量良好的性质.     

多阶段不等概抽样

给出了任意ｎ阶段不等概抽样总体均值估计量的抽样均方差及其无偏估计量的一般公式     

基于正态分布参数无偏估计的几个结果

在总体分布为N(μ,σ~2)下,分别给出了未知参数μ,σ,σ~2的几个无偏估计量,并加以证明。     

基于D-J阈值的加性白噪声方差估计改进方法研究

本文提出了一种基于D-J阈值的加性白噪声方差估计方法．与中值方差估计方法相比，采用本文提出的方法估计的噪声方差从统计意义上看更准确，并具有更小的离散性．本文通过模拟的逐段光滑信号来评价该方法的有效性，并给出了与中值方差估计方法的比较结果．结果显示特别是在信号采样序列的长度有限时，采用本文方法可以获得比中值估计方法更准确、更可靠的白噪声方差估计．     

标准成本会计制度下成本差异的处理

差异资产化观点认为成本差异是产品价值的组成部分，而差异费用化观点认为成本差异应计入期间费用。基于管理上的要求，比较适宜的方法是期中差异费用化处理，而期末差异资产化处理。     

最小方差波束形成与基于最小方差相干系数融合的超声成像方法

在医学超声成像中,最小方差波束形成(MV)可以有效地提高图像的分辨率,但不能提高成像的对比度.针对最小方差波束形成的低对比度,提出一种最小方差波束形成与基于最小方差相干系数融合的成像方法.该方法利用最小方差波束形成的输出取代相干系数中相干部分的能量和,得到加权系数,然后利用该系数加权最小波束形成的结果.仿真成像结果表明:该方法在分辨率、对比度方面都优于传统的延时叠加波束形成法,最小方差波束形成法以及最小方差波束形成与相干系数融合的方法.     

数据的剔除对Minimax线性估计的影响与相关系数

用方差比和广义方差比作为判定数据对Minimax线性估计影响的标准,建立了剔除一组数据时的方差比与相关系数的关系,找到了剔除多组数据时的广义方差比与Hotelling广义相关系数的联系,并讨论了剔除一组数据与剔除二组数据时的广义方差比之间的关系.     

环形激光陀螺仪随机误差模型的研究

为了减少陀螺仪的误差并提高其精度,需要对陀螺仪误差进行估算与补偿,因而建立了陀螺仪的随机误差模型。在环形激光陀螺仪（ＲＬＧ）随机误差模型分析方法中,有功率谱密度（ＰＳＤ）分析,时序ＡＲＭＡ模型,及Ａｌａｎ方差分析。Ａｌａｎ方差分析是在时域上对频率稳定性进行分析的一种通用方法。在Ａｌａｎ方差与ＰＳＤ之间存在定量的关系。通过分析Ａｌａｎ方差,可以分辨出存在于ＲＬＧ中的各种类型噪声。Ａｌａｎ方差分析比在频域上分析ＰＳＤ简单得多。该文用Ａｌａｎ方差对Ｌ－１环形激光陀螺仪进行了具体的分析,得到了存在于Ｌ－１环形激光陀螺仪中的各误差源。表明Ａｌａｎ方差是建立激光陀螺仪随机误差模型的一种很实用的方法。     

方差分析法浅析——单因素的方差分析

浅析了方差分析法的基本原理和方差分析的意义:方差分析就是将总的方差分解为各个方差的成分,然后利用显著性检验法进行分析判断和做出适当的结论;详细地讲解、介绍了单因素的方差分析法,回答了学生提出的如何判断一个实验者使用几种不同的方法去测定某种试样的成分或每一参数,每一种方法都重复测定几次;如何判断几种不同的方法所得的几个平均值之间是否存在差异,哪一个平均值准确可靠的问题。     

满意估计中极点与误差方差指标的相容性

对一类连续线性随机系统的估计问题 ,研究了与圆形极点指标相容的误差状态方差上界指标的取值范围 ,从而给出直接判定方差上界指标与极点指标相容的一个充分条件。将与极点指标相容的误差方差指标的取值范围、极点指标和相容误差方差指标约束下满意估计的求解 ,化成LMI的可行解问题 ,后者可以借助Matlab LMI处理。用算例对结论作了说明     

Fisher得分法与EM算法在随机效应模型中的应用

随着随机模型的广泛应用,关于随机效应模型的参数估计一直是线性模型的最活跃的研究方向之一。我们经常估计这类模型的固定效应和方差成分。我们使用极大似然估计作为估计方差成分的一种技巧,为了考虑到估计固定效应时的自由度的损失,我们又会使用限制极大似然估计。计算方差成分的ML或者REML估计时,有很多迭代算法可以使用。我们关心的是Fisher得分法和EM算法应用到随机效应模型的方差成分上,通过使用这两种算法对随机效应模型的方差成分的极大似然估计和限制极大似然估计进行比较分析。本文给出EM算法用于求极大似然估计的具体公式补充证明,并对Fisher得分法在随机效应模型中的应用限制极大似然估计给予具体公式。     

非线形模型方差的贝叶斯估计

 在均方误差的条件下,系统地研究了非线形模型方差的贝叶斯估计,提出了共轭和无先验信息的最佳贝叶斯估计和最佳无偏贝叶斯估计以及方差的最佳条件无偏贝叶斯估计.还提出了带有共轭和无先验信息的方差的极大后验估计,最后用一个简单的例子来说明上述结论的可行性.     

Entropy evolution of field with a time-varying frequency in the Jaynes-Cummings model

Following Jaynes-cummings model, the evolutions of the field entropy in the system of a two-level atom interacting with the single mode coherent field are investigated under rotating-wave approximation. The typical case-the field frequency variance with time in the form of sine has been considered. The influences of the amplitude and angle frequency of the field frequency variance on entropy evolution of the field are discussed by numerical calculations.Calculation results indicate that the field frequency variance influences violently the behavior of field entropy evolution; the larger the amplitude of the field frequency variance is , the stronger the influence of the field frequency variance on the time evolution of field entropy is.