一个由假设检验引出的矩阵分解问题

提出了一种对实对称正定矩阵进行“统计分解”的方法，解决了正态总体非独立样本假设检验理论的一个问题。     

正态常相关样本的Fisher信息

求出了来自正态总体常相关样本的Fisher信息,并与简单随机样本的Fisher信息进行比较,明确了他们之间的差别.     

两正态总体方差的最佳双边似然比检验

对于两个相互独立且来自不同正态总体的样本,推导出其方差齐性检验问题的似然比统计量。在犯第二类错误累积概率最小的意义下,推导出其最佳检验的临界值条件,并证明了最佳检验的存在唯一性,给出了显著性水平为0．05时,样本容量从（5,5）到（121,121）的最佳检验的临界值表。     

非参数回归函数改良核估计的正态逼近速度和重对数律

把已有的误差分解式推广到改良情形，并利用它得到了非参数回归函数改良核估计在样本独立同分布正的正态逼近速度和重对数律。     

方差传递公式估计式的无偏性

推广正态样本的均值与样本方差相互独立之定理,证明正态样本（ , ）与其协方差也是相互独立的.如果假定在直接测量中样本独立同正态分布并且随机误差是小量,那么间接测量的方差传递公式的估计式是方差传递公式的无偏估计式。     

方差传递公式估计式的无偏性

推广正态样本的均值与样本方差相互独立之定理,证明正态样本(x1,x2)与其协方差也是相互独立的.如果假定在直接测量中样本独立同正态分布并且随机误差是小量,那么间接测量的方差传递公式的估计式是方差传递公式的无偏估计式.     

南沙海区温度细结构正态性检验

对南沙海区观测得的部分温度脉动一深度序列作了正态检验。检验时先用根据序列的自回归模型构成的滤波器滤去序列元素间之相关性产生白噪声序列,而后用Ｘ＾２－拟合优度检验法对此白噪声序列作正态性独立同分布检验并对偏度与峰度作了检验。检验结果表明,除少数样本近侯正态分布外,大多数样本的分布为非正态的,这是在样本内小于内波尺度的不可逆细结构所起的作用。     

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.     

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。     

组内常相关方差分析的多重比较

就从k个独立正态总体N(μi,σ2)中分别抽取的常相关样本,经方差分析否定H0:μ1＝μ2＝…＝μk之后,进一步讨论部分总体均值之间差异显著性的统计检验问题.     

关于具有正态边际分布的非正态分布

给出了一类非独立的多个正态随机矩阵的联合分布、边际分布及其线性组合的分布之间关系的一个结果。     

非独立随机变量序列成立大数定律的问题

本文就非独立随机变量序列的情形,总结并推广了一些大数定律。     

关于服从二维指数分布的非独立随机变量线性组合分布的修正

通过建立二维随机变量(X,Y)的线性组合αX+βY的概率密度函数的推导公式,给出了在可靠性工程中应用最广泛的二维指数分布的线性组合的概率分布.     

一个部分和收敛定理的应用

利用部分和收敛定理非常简洁地证明了随机正交序列的部分和几乎必然收敛定理,并将其结果推广到相依随机序列上去,获得比较理想的结果.     

减速器优化设计预分析

本文通过对减速器设计的预分析，剔除了优化设计时的非独立变量，确定了主要参数的变化区间，减少了计算机搜索的盲目性，提高了优化效率     

盖0线的一种简便画法——一个《运筹学》教学难点的突破

该文针对指派问题的匈牙利解法中,"作最少的直线覆盖所有0元素"的传统画法所存在的复杂多变,不易理解的问题,利用盖0线和独立0元素间的一对一关系及非独立0元素必与某个独立0元素处在同行或同列的特点,提出了一种易于理解、又便于操作的用最少直线覆盖所有0元素的画线方法.     

随机利率下的离散型线性增额寿险模型

将确定利率下的线性增额寿险推广为随机利率下的线性增额寿险，讨论了随机利率在各年度相互独立同分布和非独立两种离散的情形，给出了两种情形下的一、二阶矩和方差。     

LSMOEA/2s:一种基于变量两阶段分组的多目标进化算法

大规模多目标优化问题(Large-Scale Multi-objective Optimization Problem, LSMOP)固有的性质给多目标进化算法(Multi-Objective Evolutionary Algorithm, MOEA)带来挑战。目前大多数大规模多目标进化算法(Large-Scale Multi-Objective Evolutionary Algorithm, LSMOEA)需要耗费较多的计算资源对大规模决策变量进行分组,使得用于优化问题解的计算资源相对不足,影响了算法效率和解题性能。基于此,本研究提出一种基于变量两阶段分组的多目标进化算法(Large-Scale Multi-Objective Evolutionary Algorithm adopting two-stage variable grouping, LSMOEA/2s)。新算法首先利用基于变量组的相关性检测方法快速识别独立变量,然后利用高频次随机分组方法将非独立变量划分成若干子组,最后利用MOEA/D算法优化所有的独立变量和非独立变量子组。将所提算法与当前4种代表性算法(MOEA/D、...     

随机利率下的离散型线性增额寿险模型

将确定利率下的线性增额寿险推广为随机利率下的线性增额寿险。讨论了随机利率在各年度相互独立同分布和非独立两种离散的情形，给出了两种情形下的一、二阶矩和方差。     

贵州省独立学院大学生学业自我效能感的调查与分析

以贵州省独立学院大学生为研究对象,用《学业自我效能感》量表对其学业自我效能感进行调查,并作进一步的分析,结果发现:1.独立学院大学生具有中等偏上程度的学能效感和学行效感;非独立学院学生的学能效感较独立学院学生高,但在学行效感上没有显著性差异。2.学能效感存在性别、是否独生子女、学习成绩、生源的差异;学行效感存在学习成绩的差异。