多个正态总体均值相等性检验方法的模拟比较

针对t个正态总体,提出均值相等性似然比检验.总结了三种检验方法,即似然比检验、bootstrap p-value检验和bootstrap检验.用Monte Carlo方法检验多个正态总体均值相等性问题,通过给出的模拟结果,比较了检验方法的有效性.     

不等重复试验下的单因素异方差分析

给出了从各个正态总体所得样本容量不等时方差不等但成比例的多个正态总体均值是否相等的检验方法.     

异方差且未知情况下两正态总体等均值检验的贝叶斯观点统计量

在两正态总体方差不等且未知的前提下 ,检验它们的均值是否相等 ,用经典方法处理此问题是困难的 .而在贝叶斯学派观点看来此检验与等方差情况下的等均值检验并无本质差异 .本文使用贝叶斯学派方法导出此假设检验的统计量 .     

两正态总体相等的似然比检验

检验两个正态总体是否相等在实际中是非常重要的。主要研究当一个总体的均值已知时两正态总体相等的似然比检验,构造了不同于Neyman和Pearson提出的似然比检验统计量,并获得了统计量的精确零分布。对检验统计量的第一类错误和检验功效进行了模拟分析,模拟研究表明提出的检验统计量在控制第一类错误和检验功效方面都比N-P提出的方法表现得更好。     

具有部分缺失数据的两个瑞利分布总体参数的估计与检验

研究具有部分缺失数据的两个瑞利分布总体中的参数估计问题以及两总体参数相等的假设检验问题.证明了估计的强相合性以及渐近正态性,给出检验两总体参数相等的检验统计量以及检验统计量的极限分布.     

等样本容量的多个正态总体均值相等性的假设检验

本文对多个独立正态总体的均值的相等性的假设检验进行地了探讨，提出用极差统计量进行检验的方法，并以实例说明该检验方法是简单且高效的．     

定时截尾下具有部分缺失数据两个指数总体参数的估计与检验

利用极大似然估计方法, 研究定时截尾下具有部分缺失数据的两个指数总体中的参数估计问题, 以及两指数总体参数相等的假设检验问题. 证明了估计的强相合性以及渐近正态性, 给出了检验两总体参数相等的检验统计量及检验统计量的极限分布.     

两总体分布均值相等的U统计量检验法

在任意总体分布且方差未必相等的情形下,给出了两总体分布均值相等的U统计量检验法,并讨论了检验统计量的相合性、渐近正态性及检验的功效.     

具有部分缺失数据的两个对数正态分布总体参数的估计和检验

研究了部分缺失数据下的两个对数正态分布总体的参数估计问题以及两个总体参数相等的假设检验问题,证明了估计的强相合性和渐近正态性,同时给出了检验两总体参数相等的检验统计量以及检验统计量的极限分布.     

渐进多元正态总体均值最紧致某处最优势检验——秩集样本的应用

将原有的多元正态总体均值的最紧致某处最优势检验推广到渐进多元正态总体均值的最紧致某处最优势检验.并利用秩集样本进行了渐进多元正态总体均值的最紧致某处最优势检验.     

葡萄酒评价结果的差异性分析与可信度确定

当前对葡萄酒评价主要依赖评酒员的品评,很大程度上带有主观因素,因此评酒员评价结果的差异性与可信度的研究具有重要意义。该文首先针对总体评价得分利用双正态总体方差比的检验模型,得到方差相同的结论,然后在此基础上利用等方差双正态总体均值差的检验模型对两组评酒员的评价结果有无显著性差异进行建模分析,计算得出两组专家在对红葡萄酒进行打分时差异不显著,而对白葡萄酒进行打分时差异显著。其次,运用EXCEL中两个正态总体均值之差的T-检验方法进行求解得出一样的结果。此外为了进一步验证结论的真实性,还将模型进行了改进,用两个多元正态总体均值向量的检验法对专家打分中的全部数据进行了检验,结果与之前得到的结论吻合。最后,利用评价结果的组内方差来分析两组专家打分结果的可信度,得出第二组结果更可信的结论。     

渐进多元正态总体均值最紧致某处最优势检验——秩集样本的应用

将原有的多元正态总体均值的最紧致某处最优势检验推广到渐进多元正态总体均值的最紧致某处最优势检验。并利用秩集样本进行了渐进多元正态总体均值的最紧致某处最优势检验。     

缺失数据情形下两个Poisson分布总体参数的估计和检验

本文对具有部分缺失数据的两个poisson分布总体的参数估计问题以及两总体参数相等的假设检验问题进行了进一步的讨论.证明了估计的相合性和渐近正态性,给出了检验两总体参数相等的检验统计量和检验统计量的极限分布.     

多指标质量控制

介绍三种对多指标的质量控制方法，第一种方法是用一个标量控制多变量总体的均值向量和协方差矩阵；第二是用两个标量分别同时控制均值向量和协方差矩阵；第三是针对均值向量的对称性的控制方法     

具有部分缺失数据两个正态总体的估计和检验

讨论了部分缺失数据两个正态总体的参数估计和总体期望相等的似然比检验，证明了估计的强相合性和渐近正态性，并讨论了基于精确分布的检验问题。     

对假设检验教学的探讨

该文对传统的假设检验教学提出了一些改进,认为参数检验并不仅仅是正态总体参数的检验,因而在教学中应着重介绍假设检验的思路而不是正态总体均值与方差的检验公式,并提供了２ 个有利于开拓学生思路的例子。     

缺失数据下两个逆高斯总体的估计与检验

讨论部分缺失数据下逆高斯总体两参数的估计,证明估计的强相合性与渐近正态性.同时,给出检验两总体参数相等的检验统计量,及其极限分布,并讨论基于精确分布的检验问题.     

两正态分布变异系数差的一种新的假设检验方法

利用多元中心极限定理,证明了两个正态分布变异系数差具有渐近正态性,从而给出了一种新的检验两个正态总体变异系数差异的方法.     

统计量服从特定分布的充要条件

当正态总体的方差未知时，人们常用t检验法来检验总体的均值．事实上，这种检验方法并不一定要求总体是正态分布，甚至样本之间的独立性要求也不是必要的．本文的目的是研究t检验的适用范围，给出了二维随机向量构成服从t分布统计量的充要条件．出于类似的目的，还给出了二维随机向量构成服从Dirichlet分布及F分布统计量的充要条件．     

多元对称性假设检验

本文根据《多元分析》的基本理论,推导在多元正态总体的协方差阵未知情况下,当 p=2k 时,对总体均值假设的一种检验方法,并应用这种方法解决实际中提出的问题。