一种对称损失函数下反向帕累托分布形状参数的估计

使用加权p,q对称损失函数研究了反向帕累托分布的形状参数在刻度参数给定条件下Bayes估计的形式与性质.得到了形状参数的Bayes估计的一般形式以及在给定共轭先验下的精确形式,证明了所得Bayes估计具有可容许性以及最小最大性.最后通过模拟研究了所得估计的返真性,结果表明,基于适当的p,q对称损失函数得出Bayes估计返真性较高.     

春季寒潮对湖北省各地气候变化及早稻烂秧的影响

一、春季寒潮入侵途径及其基本特征寒潮是北方积聚的冷空气爆发大规模南下的现象。侵袭我国的寒潮绝大多数是溯源于北冰洋,其次为在西伯利亚和蒙古人民共和国境内。向南爆发的冷空气影响范围甚广,它的前锋东西长达数百公里,在源地时厚度可达对流层顶,爆发时前锋厚度则不过2—3公里。因此,高大的山脈多为寒潮移行的障壁。我国山脈多作东西走向,故它常沿山脈的缺口南下。冷空气入侵我国主要途径有三:     

两种统计框架下均匀分布参数估计的对比研究

在理论和模拟方面对均匀分布U (0,θ ) 参数θ 的Bayes 估计与极大似然估计进行对比研究. 首先将基于损失函数和共轭先验得到的Bayes 估计与极大似然估计在形式上进行对比,发现所得Bayes 估计不但在数值上略大于极大似然估计,而且还是参数的相应函数的极大似然估计;然后通过模拟研究两种估计方法对参数的返真性,结果表明所得的Bayes 估计的均方误差在大多数场合下都小于极大似然估计的均方误差.     

贝叶斯框架下泊松分布参数倒数的估计

在给定的一组泊松样本下,研究了泊松分布参数倒数的贝叶斯估计问题,得到了它的贝叶斯估计的精确形式,并讨论了它的可容许性,最后给出了它的贝叶斯置信下限的表达式以及最大后验区间估计的精确形式．     

相依误差下非参数回归模型的方差变点Ratio检验

运用Ratio检验方法研究相依误差下非参数回归模型的方差变点检验.首先利用核估计方法估计模型中的回归函数得到残差序列,其次利用残差序列构造Ratio检验统计量,并推导检验统计量的极限分布,最后通过数值模拟验证检验方法的有效性.     

趋势拟合法在旅游人数分析中的应用

对吉林省四平市近十年境内旅游人数数据,应用非平稳时间序列分析方法中的趋势拟合法,使用SAS统计软件,提取出了四平市近十年旅游人数的确定性的长期趋势,并为该数据建立了回归拟合模型,用条件最小二乘法得到了该模型参数的估计值,最后应用F检验和t检验分别对该回归方程以及回归系数进行了检验.结果表明,所建立的回归方程和回归系数都是显著的,该模型可以用于对四平市未来旅游人数进行统计分析与预测.     

一类刻度指数分布族参数的Bayes估计

在刻度平方损失函数下,研究了一类刻度指数分布族参数的估计,得到了刻度参数的Bayes估计的一般形式,并研究了它的可容许性,最后在两种给定先验分布下得到了刻度参数的正常Bayes估计和广义Bayes估计的精确形式.在此基础上可以对刻度参数进行进一步的统计推断.     

一种加权对称损失函数下一类指数分布模型参数的估计

对刻度参数指数分布模型c(x,n)θ-v e-T(x)/θ提出了一种新的损失函数——加权p,q对称熵损失函数L(θ,δ)=θp/pδp +δq/qθq -2(p,q＞O,q＜v),并用它研究了刻度参数θ的估计.得到了参数θ的最小风险同变估计与Bayes估计的一般形式与精确形式,这两种估计形式比已有文献中相应形式更为简捷...     

新形势下时间序列分析课程教学模式的探索与实践

本文针对新形势下我校统计学专业时间序列分析课程的教学问题,从课程的培养目标、教学理念和方式以及课程的考核方式等方面进行了探讨,结合作者讲授这门课程的经验,提出了理论讲授、实验操作以及课下具体案例分析三环相扣的教学模式.