柯西分布概率模型的copula分布估计算法

分析柯西分布函数的特性,说明在众多连续型分布函数下,在copula分布估计算法中建立柯西分布概率模型的可行性。通过描述柯西分布以及逆累积分布函数的采样,给出柯西分布函数参数不同的估计方法,得到相应的采样及完整的分布估计算法．进行仿真实验比较柯西分布概率模型的copula分布估计算法和经验分布概率模型的copula分布估计算法,说明柯西分布概率模型的copula分布估计算法的有效性。     

同分布负相协情形下威布尔分布族参数的经验贝叶斯检验问题

在同分布负相协样本情形下研究了威布尔分布族参数的经验贝叶斯检验.利用密度函数核估计方法构造了参数的经验贝叶斯检验函数,在加权线性损失下获得了该估计的收敛速度,在适当条件下证明了经验贝叶斯检验函数的渐近最优性.     

光滑经验似然分布估计

将分布函数的极大经验似然估计推广到光滑的形式,在一定条件下得到此估计的相合性及渐近正态性,并发现在ｎ较大时,它们比一般的核估计更有效。     

Liouville分布与贝叶斯估计

讨论了作为狄利克雷分布推广的Ｌｉｏｕｖｉｌｌｅ分布对于多项分布抽样情形下的贝叶斯估计，并给出了其风险函数在极大似然估计和狄利克雷先验分布下贝叶期估计风险函数的比较。     

φ-混合样本下分布函数在有限点的联合渐近分布

本文在φ-混合样本情形,通过大小分块方法和利用矩不等式首次构造并证明φ-混合样本下分布函数在有限个点处的核估计的联合渐近分布,得到联合渐近分布服从多元正态分布。     

熵损失函数下幂函数分布和瑞利分布参数的Bayes估计

【目的】研究熵损失函数下幂函数分布和瑞利分布参数的Bayes估计并对它的可容许性进行验证。【方法】以幂函数分布及瑞利分布为基础，以熵损失函数为主要的损失函数通过参数估计的方法和性质进行证明和研究。【结果】证明得到任意分布在熵损失函数下参数的Bayes估计、先验分布为伽马分布熵损失函数下两个分布参数的Bayes估计，得到参数可容许性。【结论】得到参数的Bayes估计，同时得到两个分布的参数在熵损失函数下的Bayes估计是可容许的。     

分布自由的回归函数核估计的收敛速度

设(X1,Y1)、(X2,Y2)、…是取值于Rp×R上的随机向量(X,Y)的一列i.i.d样本,回归函数m(x)=E(Y|X=x)的核估计为mn(x)=n∑i=1 YiK(x-Xi/hn)/n∑i=1 K(x-Xi/hn)在不要求X具有密度函数f(x),对分布自由,即对所有X的分布μ和在核函数改进为包括无界支撑的,甚至不可积的情形下得出了回归函数m(x)=E(Y|X=x)的核估计及在删失情形下的收敛速度.     

不同先验分布下几何分布参数的E-Bayes估计

研究几何分布可靠度的先验分布分别为β分布和幂分布时,在熵损失函数下给出了可靠度的EB估计,并结合实际数据比较了两种先验分布下估计值的精度.     

一种复合核的时频分布

从分析时频分布的性质及其对核函数的要求入手，提出了核函数的设计方法和复合核函数的概念。构造了复合核函数的时频分布，并用它对高斯信息进行分析，表现了很好的适应性。     

幂分布的有效估计

讨论了幂分布的概率密度函数和分布函数的估计问题,分别得到了概率密度函数和分布函数的极大似然估计、一致最小方差无偏估计和基于分位数的估计.通过随机模拟计算了多种估计的均方误差,随着样本量的增大,估计量的均方误差变小;在概率密度函数和分布函数的估计量中基于分位数的估计的均方误差最大.     

基于截断数据分布函数的核估计

讨论了一类截断数据，分析了以往截断数据分布函数估计的主要结果．在此基础上，提出了一个核估计方法，建立了分布函数的核估计量表达式，并在紧支撑等一定条件下，研究了估计量的渐近性质，并分别证明了估计量的强相合性及收敛速度．最后，给出了一个模拟计算的例子．结果显示，这种核估计方法是可行有效的．     

定时截尾情形下指数分布参数的估计

本文讨论了定时截尾情形下指数分布参数的极大似然估计问题,证明了估计的强相合性和渐近正态性,给出了估计的进一步的渐近性质.其结果对于其它的总体分布的参数估计具有普遍的现实意义.     

定时截尾情形下几何分布参数的估计和检验

本文讨论了定时截尾情形几何分布参数的极大似然估计,证明了参数的极大似然估计的相合性质和进一步的渐近正态性质,给出了检验两几何总体参数相等的检验统计量以及检验统计量的极限分布.其结果对于离散型总体分布的参数估计问题具有普遍的现实意义.     

定时截尾情形下指数分布参数的估计

本文给出了定时截尾情形下指数分布的参数极大似然估计,证明了极大似然估计的强相合性质以及进一步的渐近正态性质.其结果对于其它的总体分布的参数估计具有普遍的现实意义.     

极值风速拟合优化策略

在桥梁设计规范中假定风速随机过程为平稳过程 ,风速母体服从指数型分布并以极值Ⅰ型拟合风速极值渐近分布 .然而实际上风速并不严格地满足平稳过程假设 ,且由于样本数据的来源不同和极值分布参数估计方法各异 ,对风速母体分布及样本极值渐近分布拟合方法的结论不尽相同 .针对上述问题 ,通过蒙特卡罗数值模拟技术研究了多种风速母体分布下具有普遍适用性的极值风速拟合策略 .并以上海地区龙华、川沙气象站极值风速估算为例 ,阐明了该方法的实用性和合理性     

基于熵测度优化的跳频信号参数估计

详细讨论了采用三阶Flandrin体积归一化熵测度随时频分布核参数的变化规律,给出了典型时频表示进行参数优化的方法,提出了一种基于熵测度的信号相关平滑伪魏格纳分布,对其在跳频信号参数估计中的应用进行了比较和性能分析.仿真结果表明了该量化测度在时频核函数性能评价时的可行性和有效性,基于熵测度优化的跳频信号参数估计有较好的抗噪声能力,可以取得比其他方法更精确的效果.     

威布尔分布族参数的经验Bayes检验

在"线性损失"下,文章研究了威布尔分布族刻度参数经验Bayes(EB)检验问题,并利用概率密度函数的核估计,构造了刻度参数的经验Bayes检验函数,在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的渐近最优(a.o.)性,并获得了它的收敛速度,最后给出一个有关主要结果的例子。     

删失相依数据下的分位数核估计的Bahadur型表达

该文考虑了在删失相依数据下分位数函数的核估计.在适当条件下,建立了该估计的弱和强Bahadur型表达形式.作为它的应用,导出了该估计的渐近正态性.通过模拟给出了该估计在有限样本下的表现.     

一种集聚中心的核估计法

从样本点的核密度估计出发,对集聚型点模式的集聚中心的个数和位置的确定方法进行了探索,提出一种集聚中心的核估计算法.与原有的基于几何概率提取集聚中心的方法相比,该算法对只有一个集聚中心的情况以及任意维数的样本空间点具有更好的估计效果.