双参数指数分布的加权矩估计

利用加权矩估计方法,得到双参数指数分布中参数的加权矩估计量,讨论了估计量的方差和特征函数,并利用算例说明了加权矩估计优于矩估计．     

异方差一致协方差阵的估计方法研究

处理回归模型中的异方差问题尤为重要的一点是对随机误差项的方差进行估计.考虑到非参数核估计和稳健估计在异方差构成未知的情况下在估计效果上仍具有一定优越性，因而将非参数N-W估计和两种稳健估计方法分别与估计加权最小二乘估计法相结合，先得出随机误差项方差的估计量，进而将其作为权矩阵对模型参数进行估计，并基于估计加权最小二乘法，对已有的加权异方差一致协方差估计方法进行扩展，提出了两个新的加权估计量WHC4m和WHC5m.通过实验可以发现，各估计方法在模型参数的估计和检验效果上差别较大，并且新提出的加权估计量比原有的异方差一致协方差估计量HC4m和HC5m在检验效果上表现更好.     

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.     

PA误差下半参数回归模型的小波估计的弱收敛速度

利用小波估计方法研究了误差为PA序列下的半参数回归模型.在适当的条件下,得到了半参数回归模型中参数和非参数小波估计量的弱收敛速度.     

鞅差误差下异方差部分线性回归模型估计的矩相合性

本文研究了误差为鞅差序列下的异方差部分线性回归模型.基于非参数估计量,我们导出了最小二乘法和加权最小二乘法的参数估计量,并且在适当条件下得到了它们的矩相合性.同时,通过模拟研究了有限样本下估计量的性能.     

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。     

方差未知的不等式约束回归

许多实际问题中经常会遇到带约束条件的回归问题．方差已知时这种问题的估计量的性质已有很多研究．但在许多实际问题中随机误差的方差可能是未知的．本文给出未知方差的估计量和它的性质，提出方差估计量和参数估计量之间条件独立的概念．有了这些性质，就可以定义t统计量和F统计量，它们是方差未知时做统计推断所必须的．然后说明如何利用这些结果来构造回归参数的置信区间．这里的许多结果对回归分析的其它一些问题（如残差分析，统计诊断）也是很有用的．     

方差未知时两个正态总体均值序条件下的估计量

讨论了两个正态总体均值在序条件下的改进估计量,样本均值是期望的极大似然估计量,当期望满足序条件且方差未知时,用方差的极大极小估计量代替方差得到了关于期望的一类估计量,此类估计量改进了样本均值.     

变系数模型中的新局部线性估计法

提出一种新的局部线性方法用来估计变系数模型中的未知函数,给出了未知函数估计量的渐近条件偏差和方差.由于新方法所得估计量的渐近方差小于传统线性估计量的渐近方差,因而新方法更加有效.     

时变扩散模型中收益参数向量的局部复合分位回归估计

主要研究多维时变扩散模型中收益参数向量的估计问题.基于离散观测样本,利用局部线性拟合的方法,得到了时变漂移参数向量的局部复合分位回归估计,并证明了估计量的渐近正态性.同时,给出了估计量的渐近偏差和渐近方差.     

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.     

面板数据中方差的共同变点估计

文章对面板数据中方差的共同变点提出了一个含有调节参数的CUSUM(Cumulative Sum)型估计量,证明了变点估计量的相合性,并结合二元分割法将其推广到多个方差共同变点的情形。蒙特卡洛模拟发现,调节参数（γ≠0）下CUSUM型估计量的精确度要高于无调节参数（γ=0）下CUSUM型估计量的精确度。应用外汇汇率进行实证分析,结果也表明调节参数（γ≠0）下CUSUM型估计方法是有效的。     

重尾分布中二阶参数的渐近无偏估计

基于统计量T_(n,k)(K),先提出二阶参数的有偏估计量,再通过2个有偏估计量的线性组合构造了一类二阶参数的渐近无偏估计.在二阶正则条件下,研究了估计量的相合性;在三阶正则条件下,研究了估计量的渐近正态性.最后通过模拟,在特定条件下,将此无偏估计量ρn,k(K~(1,2),α,t*(ρ,β))与Goegebeur提出的估计量ρ_(n,k)(K~(1,2),α_1,α_2,l)的均值和方差进行模拟比较,结果表明,提出的无偏估计量表现更好.     

排序集抽样下随机截尾数据的平均寿命估计

为了提高随机截尾数据平均寿命的估计效率,采用平均秩思想,提出了基于排序集抽样方法的非参数估计量,证明了新估计量的渐近正态性,确定了其渐近方差,并与简单随机抽样下相应估计量进行了估计效率的比较,结果表明,排序集抽样效率高于简单随机抽样.最后,实际数据的应用结果验证了理论结果的正确性.     

一个可供选择的全随机化模型

构造了一个数量型全随机化模型,它是由被调查者根据自己的意愿从2种选项中选择自己的编码方法,从而增加被调查者对调查的信心,进而增加数据的可靠性;给出了对敏感参数的无偏估计量,以及估计量的方差以及方差的估计。最后对构造的新模型与已有的模型,在精度与保护度方面进行了比较,说明了各自的优缺点;提出了除了精度及保护度外,还应该有刻画被调查者参与程度的一个指标。     

Warner模型中的Jackknife方法

本文在二值敏感问题随机化调查的wamer模型中引入了Jackknife方法．构造了总体敏感属性比例的Jackknife估计量πJ并讨论了估计量的性质.进而构造了Jackknife估计量方差的估计量方差的估计量.对于一个人为总体计算得到通常估计和Jackknife估计的有关数值结果，说明了本文提出的方法在实际中是一个可用的方法．     

非参数固定效应面板数据模型的约束剖面加权最小二乘估计

对异方差非参数固定效应面板数据模型的估计进行了研究.采用约束剖面加权最小二乘法,给出了估计量的闭表达式并且证明了固定效应参数和非参数函数估计具有渐近正态分布性质.进一步,得到了固定效应参数和非参数函数估计的收敛率.     

非参数回归模型中误差方差的样条估计

针对具有固定设计和混合相依误差的非参数回归模型,构造了误差方差的多项式样条估计,证明了估计量的相合性,并且通过模拟算例说明了估计方法的可行性.     

含漂移项分数布朗运动方差估计量的Edgeworth展开

对含漂移项分数布朗运动方差估计量进行研究.在胡耀忠等人已有工作的基础上,对方差的极大似然估计量的三、四阶原点矩进行计算,并在矩的基础上得到相应的累积量,最后给出标准化后的方差估计量所满足的三项局部Edgeworth展开项.     

基于动载的路面不平度识别的小波特征提取

提出了基于车轮垂直动载的路面不平度识别的小波特征提取方案.对垂直动载采用bior 1.5小波,做4层小波分解,求4层细节系数和第4层近似系数幅值的均值和方差作为特征参数.使用Fisher判据和自组织映射(SOM)神经网络对小波参数、快速傅立叶变换(FFT)分段系数参数、全部数值的均值和方差、全变差、过零率、共振峰幅值参数以及实倒谱系数参数的分类能力进行了判定和比较.试验结果表明在路面不平度识别方面小波参数组合优于其他参数组合.