序限制下最优尺度同变预测区间的改进

考虑了序限制下的统计预测问题，在一定条件下通过IERD方法给出了通常最优尺度同变预测区间的改进预测区间。     

参数有限制条件下最优同变点预测量的改进

考虑了在位置分布族与尺度分布族中,当未知的分布参数含有限制条件下,对参数无限制下给出的未知随机变量的最优同变点预测量进行改进。在一定条件下,利用IERD方法构造一族改进后的点预测量。     

序限制下最优位置同变预测区间的改进

考虑序限制下随机变量的统计预测问题. 利用密度函数中未知参数间的序限制及可得到的所有样本观测值, 改进了位置分布族下常见的同变预测区间, 给出一族改进的预测区间, 并举例进行了说明.     

序限制下同变预测区间的改进

在统计决策理论框架内考虑了位置和尺度分布族下随机变量的区间预测问题.利用估计问题中对无序限制下参数估计量的改进方法,结合未知分布参数之间的序限制,对通常的位置和尺度同变预测区间进行了改进.在一定条件下,构造了一族改进预测区间,从而解决了常用同变预测区间的改进问题.     

位置分布族下最优同变预测区间的改进

在统计决策理论框架内考虑了位置分布族下的区间预测问题.利用估计问题中对无序限制下参数估计量的改进方法,结合未知分布参数之间的序限制,对通常的位置最优同变预测区间进行了改进,构造了一族改进预测区间.     

位置分布族下最优同变预测区间的改进

在统计决策理论框架内考虑了位置分布族下的区间预测问题。利用估计问题中对无序限制下参数估计量的改进方法,结合未知分布参数之间的序限制,对通常的位置最优同变预测区间进行了改进,构造了一族改进预测区间。     

序限制下的同变预测

在统计决策理论框架内讨论了非对称损失下未知随机变 量的点预测问题, 将估计理论中改进同变估计量方法引入到统计预测问题. 通过利用分布函 数中未知参数之间的序限制, 对无序限制下的最优同变预测量进行了改进, 在一定条件下, 构造出一族改进预测量, 从而解决了常用同变预测量的改进问题. 通过举例给出了具体问题 的改进预测量.     

限制参数空间上位置-尺寸分布族的参数区间估计

利用同变估计法给出了在限制参数空间上位置-尺度分布族参数的条件分布,进而在给定置信水平1-α的条件下求出了参数的区间估计,利用此方法讨论了两个常见实例[1]并与Fiducial方法[2]的计算结果进行比照,结果表明该方法是可行的并且更有操作性.     

正态均值常用估计区间的改进

从统计决策理论角度考虑了正态均值置信区间的改进问题.利用未知分布参数之间的序限制,通过使用改进估计量的IERD方法,对无序限制情况下正态均值的minimax置信区间进行了改进,构造了一族改进置信区间.     

带相依利率结构风险模型的破产持续时间

在利率具有二阶自回归相依结构,同时考虑到保费、理赔支付时间的离散时间风险模型下,得到了在停时T,保险公司在初始准备金为u时,破产持续时间的分布的递推公式.     

计算(2~(k_1),2~(k_2))型二重(r_1,r_2)-循环矩阵全部特征值的快速算法

利用矩阵分块逐次降阶的方法 ,给出了计算 (2 k1 ,2 k2 )型二重 (r1 ,r2 ) -循环矩阵全部特征值的快速算法 ,证明了其乘除的计算量为 (k1 +k2 ) 2 k1 + k2 - 1 ,加减的计算量为 (k1 +k2 ) 2 k1 + k2 .