矩法估计的几点注记

矩法估计是一种常用的点估计方法,具有一定的优良性和广泛的实用性.在矩法估计的基本内容之外,明确提出矩法估计几个需要注意的问题.     

UEND 和 φ 混合随机变量随机和的精确大偏差

介绍了UEND和φ混合的相依关系的随机变量,研究了具有UEND和φ混合的相依关系的随机变量的随机和的尾概率问题,利用一种求相依关系的随机变量的随机和的大偏差方法,得到了具有UEND和φ混合的相依关系的服从重尾分布的随机变量的随机和的渐近尾概率的结果,将服从独立不同分布的随机变量的随机和的一致渐近结论推广到了服从不同分布的带相依关系的随机变量的随机和的结论上.     

一致变化尾的随机和局部精确大偏差

基于带O正则变化独立同分布随机变量的部分和的局部精确大偏差的相关结论,将其对应的随机和分为3个部分,利用次指数函数的相互关系以及控制收敛定理,分别证明每个部分的渐近性.最后证明了在随机变量的密度函数是一致变化尾时,其随机和的局部精确大偏差的渐近性.     

组合惩罚似然估计下发散参数变量选择

在Wang等给出的组合惩罚函数的基础之上,将SCAD惩罚部分推广到一般的非凸惩罚的形式,利用岭回归在解释变量相关度较高情形下的良好表现,提出一种推广了的组合惩罚.在参数个数发散的情形之下,利用贝叶斯信息准则(BIC)来选择调整参数,能同时完成变量选择和参数估计.而且还可以证明在合适的条件之下,这种估计具有Oracle性质.模拟研究的结果证明了所提出的方法在预测变量具有强相关性之下的优势.     

(Pareto-U)模型下二行动线性决策问题的EVSI

讨论了均匀分布U(0,θ)共轭于Pareto分布模型下的二行动线性决策问题的抽样信息期望值(EVSI)的计算公式.     

基于概率模型下施惠同恒等式的证明

对较为重要的组合恒等式—施惠同恒等式,本文构造了一个古典概型,用概率方法非常简捷地完成了施惠同恒等式的证明.     

单个总体方差差异的U统计量检验法

给出一种利用非参数统计中U统计量构造检验单个总体方差差异的方法,与χ2检验法相比,该方法不仅适用于更宽泛的场合,而且其渐近相对效率为1.     

贝叶斯框架下泊松分布参数的估计

在给定的泊松样本X1,X2,...,Xn下,研究了泊松分布参数λ的贝叶斯估计问题.在p,q对称损失函数L(λ,δ)=(λ/δ)p+(δ/λ)q-2(p,q∈Z+)下,得到了参数λ的贝叶斯估计的精确形式并讨论了它的可容许性,最后研究了参数λ的最大后验区间估计.     

多媒体交互式电视会议系统

介绍了多媒体电视会议系统的构成和工作原理,阐述了多媒体交互式电视会议系统应用的现状和未来的发展方向.     

Pitman准则下指数分布刻度参数幂的定数截尾估计

在Pitman准则下，得到指数分布刻度参数K（K≠0）次幂的定数截尾的最优估计．