一种定量敏感性问题的调查方法及其估计

讨论了定量敏感性问题的一种调查方法，在Eichhorn·Hayre的随机化调查模型的基础上，提出了一种更为可行的模型设计，并通过效率比较证明该模型比Hayre的随机化调查模型精度更高；最后利用比例估计，得出定量敏感变量高于（或低于）某一值α的调查者在总体中所占的比例．     

一种定量敏感性问题的调查方法及其估计

讨论了定量敏感性问题的一种调查方法，在Eichhorn·Hayre的随机化调查模型的基础上，提出了一种更为可行的模型设计，并通过效率比较证明该模型比Hayre的随机化调查模型精度更高；最后利用比例估计，得出定量敏感变量高于（或低于）某一值α的调查者在总体中所占的比例．     

随机化回答的风险度量

给出一种数量特征敏感问题随机化回答风险度量函数的定义.在定义的风险度量函数下,理论上公平比较了Eichhorn和Hayre(1983)绝对扰动回答模型,Bar-Lev,Bobovitch和Boukai(2004)可调节扰动回答模型以及Gjestvang和Singh(2007)强迫回答模型.本文得出的结论是在考虑作出随机化回答的相同风险下,强迫回答模型的调查效率并没有改进扰动回答模型的调查效率.     

GIRT的2参数模型的参数估计——兼与IRT的比较

探讨了GIRT的2参数模型参数估计的稳健性和估计精度,并探讨了GIRT与IRT下的2参数模型估计结果的一致性.研究结果发现:在小规模评估时,GIRT的2参数模型参数估计具有较强的稳健性和较好的估计精度;与IRT框架下同类模型的估计精度相比,2个模型的估计精度相近.表明GIRT模型是一种可供选择的、可行的、有效的群体评估方法.     

复合泊松分布参数估计的EM算法

复合泊松分布是非寿险精算中的重要理赔模型,利用正规的统计方法(如极大似然估计)估计模型的参数往往比较困难,而矩估计的精度在大样本下才能有令人满意的结果.本文应用EM算法研究了复合泊松分布的参数估计问题,给出了参数满足的方程,并给出了参数的矩估结果,对两种参数估计结果,通过计算机模拟,表明EM算法对参数的估计更为有效,且EM算法在小样本下就能得到较好的估计效果.     

非线性回归模型线性化后的参数估计精度问题

根据LS估计理论,对非线性回归模型线性化后参数估计精度存在的问题进行了分析,通过变量变换对线性化模型随机误差的方差进行了修正,建立了新参数估计模型.新参数估计模型满足Gauss-Markov假定,保持了LS估计的优良性质.     

协方差分析模型的影响分析

 考虑一般形式下的协方差分析模型的影响分析,分别导出了在模型扰动前后回归系数的LS估计和效应参数的LS解的相互关系,并证明了均值漂移模型与数据删除模型在参数估计上的等价性.利用Cook统计量和协方差比统计量,分别给出了均值漂移模型下回归系数和效应参数的可估函数的估计精度的影响度量.     

非线性立木材积模型参数辨识的改进算法及其应用

以Marquardt非线性模型参数辨识为基础，以山本式二元立木动．冬材积模型为例，阐述了非线性参数估计的最小二乘原理，分析了估计方法的误差，采用二次项函数逼近的二次算法提高了材积模型的估计精度。以广东森林资源调查的样本资料．对提出的方法进行了验证与应用，结果表明改进的方法比原有的方法精度提高了一个数量级。     

Weibull分布CE模型序进试验下逐次截尾的统计分析——应力为时间的一般线性关系

针对累积损伤模型,在序进应力下给出了逐次截尾试验下两参数Weibull分布在阿伦尼斯方程下和逆幂律方程下的极大似然估计．通过Monte-Carlo模拟考察了参数估计的精度,结果表明随着样本的增大,估计的精度逐渐提高．同时,在总样本量相同的条件下,截尾样本个数较小时,估计的精度有所提高．     

可识别联立方程组模型的一种参数估计方法

在可识别的条件下构造出一种线性联立方程组模型中参数估计方法.该方法具有相合性和渐近正态性,并且比二步最小二乘法计算量小.数据模拟结果表明,我们所提方法在某些方面好于间接最小二乘法,其估计精度接近于二步最小二乘法和三步最小二乘法.     

贝叶斯估计和经典估计的对比研究

分析和探讨了经典估计和贝叶斯估计的异同 ,并结合一个实例对两种估计进行比较 ,从而得到两种估计思想统一于贝叶斯定理 ,并在特定场合下相互等价的结论     

二项分布参数的经典估计与Bayes估计相等的关系

证明了二项分布中未知参数的经典估计(最大似然估计和矩估计),一定存在一个先验分布,使其贝叶斯估计就是该经典估计的结论.     

关于岭估计改进的研究

在奇异线性模型下,基于广义岭估计基础上提出新估计改进,对参数范围扩大化进行了处理,重点验证了新估计的一些重要性质及其优良性.     

经验Bayes估计

本文在 Robbins H.一文的基础上,给出了一个更为一般的经验 Bayes 估计公式,并给出了若干个应用例子.     

部分估计中的比率估计法与简单估计法的优劣分析

对总体的部分子总体的标志值均值及总量进行估计时，[1]中讨论了3种方法：简单估计法(SE)，部分估计法(PE)，比率估计法(RE)，并分别比较了SE与PE，PE与RE的优劣关系．本文则是在此基础上，比较了SE与RE的优劣关系，并得出在一定条件下，SE优于RE的很好结论．     

伽玛分布环境因子的极大似然估计和Bayes估计

针对伽玛分布位置参数已知情形,给出了伽玛分布环境因子的极大似然估计,并给出了伽玛分布环境因子的Bayes估计.用Monte-Carlo法进行数值模拟,数值模拟结果表明伽玛分布环境因子的Bayes估计优于极大似然估计.     

基于集员估计的光电系统目标状态预测方法研究

在光电跟踪系统目标状态估计过程中,噪声统计特性不确定是导致滤波精度下降的主要原因之一。针对该问题,研究了一种基于扩展集员估计的目标状态估计方法,并与扩展卡尔曼滤波算法做了比较。结果表明,在保证滤波精度前提下,基于噪声特性未知但能量有界(Unknown but Bounded-UBB)假设的扩展集员估计方法能有效克服噪声统计特性不确定造成的影响,具有较强的工程实用性。     

广义特征根估计

提出线性回归模型参数向量β的一种新估计方法一广义特征根估计，讨论了它所特有的一些性质，同时给出参数向量ｔ的一个选择准则，并通过实例比较了ｔ的各种选择效果．     

均匀分布U[θ-a,θ+a]中参数θ的估计简

首先给出了均匀分布U[θ-a,θ＋a]中参数θ的四种点估计量;然后引入了矩估计、最大似然估计,分别计算其期望、方差,来判断四种估计量的无偏性、相合性及有效性;最后,给出了参数θ的区间估计.     

协方差的最优二次型无偏估计

在二维总体与正态分布具有相同的前四阶矩的条件下,利用矩阵迹的一个不等式,讨论了协方差的二次型估计.证明了一个常用的估计量为协方差的最小方差二次型无偏估计.