熵损失函数下定时截尾情形参数的Bayes估计

给出了在熵损失函数下，指数分布参数的Ｂａｙｅｓ估计，在给出先验分布的条件下，得到了Ｂａｙｅｓ估计的精确形式，证明了此估计是可容许的。  

q -对称熵损失函数下Pareto分布参数估计

Pareto分布作为一种收入分布有着很重要的现实意义,其形状参数的大小直接影响收入分布的均衡程度,因此在经济中有着广泛的应用价值.主要研究了q-对称熵损失函数下Pareto分布形状参数的最小风险同变估计和Bayes估计.通过证明得到,在适当的Γ-先验分布下,α的Bayes估计都具有统一的形式[cT＋d]-1.并且,针对c和d的各种不同取值情况,讨论了[cT＋d]-1的可容许性和不可容许性,给出了q-对称熵损失函数下参数的最小最大估计.  

工序能力指数Cp的MRE估计

在产品规格〔Ｌ，Ｕ〕为已知情形下，研究了工序能力指数在熵损失函数下的最小风险不变估计（ＭＲＥ），并且给出了最小风险不变估计的精确形式以及Ｃｐ的区间估计。  

熵损失函数下刻度参数估计的不变性和本质完全类

讨论在熵损失函数下，刻度参数的可容许估计的不变性及Bayes估计的不变性，证明在熵损失函数下，刻度参数所有依赖于充分统计量T的非随机化判决构成一个本质完全类．  

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．  

序约束下两样本总体参数的Bayes估计

讨论序约束下两样本总体参数的Bayes估计，给出了先验分布的选取方法，并讨论了总体分布分别为Γ分布、Poisson分布、二项分布时参数的Bayes估计．  

对称熵损失下指数分布的参数估计

研究指数分布的刻度参数在对称熵损失下的最小风险同变估计及Bayes估计，并讨论（cT＋d）－1形式估计的可容许性与不可容许性．  

具有名义尺度的两个总体概率分布相等的检验

构造了一种新的统计量αAB，给出了一种简便易行的检验两个具有名义尺度的总体概率分布相等的方法．  

双分量区间删失下Weibull分布参数最大似然估计的渐近性质

针对一类双分量区间删失模型，讨论了Ｗｅｉｂｕｌｌ分布参数最大似然估计的可识性，证明了该估计具有强相合性及渐近正态性．  

最小一乘下的PP k－聚类

研究了最小一乘下的ＰＰｋ－聚类问题，给出了相合性，得到了与最小二乘情形下类似的结论。