广义I型逐阶区间删失混合Weibull数据的参数估计

源于有限混合总体的广义I型逐阶区间删失数据参数估计方法的研究不多,基于有限混合Weibull模型,讨论Expectation-Maximization(EM)算法对广义I型逐阶区间删失数据参数估计的有效性及其改进。首先给出估计参数的EM算法,通过仿真算例,说明EM算法对广义I型逐阶区间删失混合数据参数估计产生了过度迭代现象,进而,提出了停止EM算法的加权绝对偏差信息准则。改进的EM算法改善了EM算法无法确定参数估计停止迭代时刻的不足,在选择适当初值后,可快速获得满意的参数估计结果。仿真算例验证了该方法的有效性。     

关于Logistic模型参数估计的比较

针对应用Logistic模型进行准确预测中的参数估计问题,研究一种交替迭代算法.Logistic模型参数估计问题是应用该模型进行准确预测的关键,一种交替迭代算法被提出用以估计参数.通过构造误差损失函数,并使之最小,证明了该算法的收敛性,同时指出应用中观察数据应满足的要求.仿真算例说明该算法较常用的多项式曲线拟合估计效果好.     

预售机票的最佳策略

本文利用概率统计理论建立了一个预售机票的数学模型，本模型对航空公司控制预售机票的最佳策略具有参考价值。     

应用统计专业学生实践创新能力培养研究

<正>目前在高校广泛开设的本科层次应用统计专业是一个应用极其广泛,实践能力要求很高的专业.Bradstreet强调由学生充分参与的动手、动脑的统计教育方式的重要性,认为统计学原理应该从数学技巧教学转向数据分析的训练[1].Schwarz设计了一个基于网络的抽样调查,培养学生通过合作来处理真实的数据,解决实际问题的能力[2].许多学者从知识、意向和培养目标等方面对如何加强统计学专业学生实践创新能力进行了有益的探索[3-4].     

高维小波变换的一般形式

利用小波变换是等距变换这一事实，推导出高维小波变换的一般形式，使通常的小波变换只是其中的一种特殊情形。在实际应用中，可以适当的选取参数α，β。这使小波变换的应用更广泛，使用更灵活。     

单向分类协方差分析及其应用

在试验设计数据分析中,为解决协变量的影响问题,建立了单向分类协方差分析模型,在给出可估函数的参数估计及假设检验方法的基础上,以AIDS治疗方案效果的评价为例,说明了利用单向分类协方差分析模型可以在剔除患者初始病情的影响下,获得对治疗方案优劣的评估。该分析方法能够帮助医生们做出合理的判断。研究表明：协方差分析模型是对需要进行统计控制的试验数据进行分析的有效方法。     

降秩正态线性模型参数的无偏估计

降秩正态线性模型的参数是不可估的。针对这一情况,在可识别性约束条件下,证明了降秩正态线性模型正规方程系数矩阵的逆是原模型正规方程系数矩阵的一个广义逆,进而得出可估函数的最小二乘估计是最优无偏估计的结论。同时,推导了一般协方差分析模型的参数估计的公式,举例证明单协变量两向协方差分析的一般解算方法。     

提高学生学习数学建模课程积极性的几点思考

<正>目前国内高校的数学建模教育开展的比较广泛和深入,根据授课对象大致可将高校的数学建模分为研究生、本科生、专科生3个层次.在高校中的本科数学建模的教学中较广泛地存着学生学习数学建模课程积极性不高的问题,影响了数学建模思想及方法在高校中的传播效果.对于学生学习积极性的保护、培养和提高,仍需广大教学工作者悉心研究.     

马尔可夫信源的熵分类法

在对一组具有相关关系的随机序列数据进行分类时，若序列很长，将这组数据看成是马尔可夫链的一个样本，于是，该问题就成为判别这组数据源于哪个马尔可夫信源总体的问题。在介绍马尔可夫信源熵及其极限熵的基础上，提出三个判别准则，并以DNA序列分类为例，分别进行验证，结果表明，判别准则3的性能优于其他方法。     

Weibull分布的渐进区间型截尾数据的参数估计

不完全统计数据的分析是当前估计问题中重要的研究对象之一,特别是关于区间型截尾数据的寿命分析。针对一类源于Weibull总体的渐进区间型截尾数据提出一种新的迭代算法。算例仿真结果表明：此类数据应用最大似然估计法所得结果不可靠,而应用文中提出的迭代算法,能有效地估计总体参数。该算法收敛速度快,可靠性高。