一致最小方差无偏估计的一点探讨

本文主要给出了一致最小方差无偏估计的一个充要条件,并通过举例探讨了求一致最小方差无偏估计的若干方法。     

伽马一伽马模式结构可靠度的一致最小方差无偏估计

讨论伽马一伽马模式的估计问题,给出了伽加马模式下的可靠度Ｐｒ的表达式,以及可靠度Ｐｒ的一致最小方差无偏估计（ＭＶＵＥ）。     

伽马一伽马模式结构可靠度的一致最小方差无偏估计

讨论伽马一伽马模式的估计问题。给出了伽马一伽马模式下的可靠度Pr的表达式,以及可靠度Pr的一致最小方差无偏估计(MVUE)。     

增长曲线模型中协差阵的最优估计

在椭球等高分布情形下给出了增长曲线模型中协差阵的最小模估计,并得到了最小模估计成为一致最小方差不变二次无偏估计以及一致最小方差不变二次无偏估计存在的充要条件.     

未决赔款准备金的一致最小方差无偏估计

在累积赔款额流量三角形的基础上,假设进展因子服从对数正态分布,得到未决赔款准备金的一致最小方差无偏估计及估计量的方差的一致最小方差无偏估计.     

椭球等高分布情形下扩展增长曲线模型中协差阵的最优估计

在椭球等高分布情形下给出了扩展增长曲线模型中协差阵的最小模估计,并得到了最小模估计成为一致最小方差不变二次无偏估计以及一致最小方差不变二次无偏估计存在的充要条件。     

增长曲线模型中协差阵与回归系数阵的最优估计

在椭球等高分布情形下给出了增长曲线模型中协差阵与回归系数阵的最小模不变二次加线性无偏估计,并得到了最小模不变二次加线性无偏估计成为一致最小方差不变二次加线性无偏估计以及一致最小方差不变二次加线性无偏估计存在的充要条件。     

生长曲线模型中协差阵的一致最小方差非负二次无偏估计

在准椭球等高分布下给出了生长曲线模型中ｔｒ（ＣＶ）的一致最小方差非负二次无偏估计存在及任一个非负二次估计成为一致最小方差非负二次无偏估计的充要条件。     

设计阵列亏秩时几种估计性能的比较

在给定的线性模型下，讨论了在设计阵列亏秩时，最小二乘估计、最优加权最小二乘估计和线性无偏最小方差估计的性能比较。得出了在一定条件下，最优加权最小二乘估计等价于线性无偏最小方差估计。在噪声方差矩阵可逆、未知参数方差矩阵可逆条件下，可算出最优加权最小二乘估计与线性无偏最小方差估计方差的差表达式，并在一定条件下，两者趋于一致。     

双参数指数分布的参数估计(Ⅰ)

本文讨论了双参数指数分布的参数估计和区间估计问题,分别给出参数的最大似然估计,Bayes估计和最优线性无偏估计,并且给出了一致最小方差无偏估计。     

关于三参数Pareto分布的参数估计问题

在逐步增加首失效截尾样本下,研究三参数Pareto分布族形状参数的一致最小方差无偏估计(UMVUE),在对称平方损失函数下,讨论其Bayes估计和参数型经验Bayes(PEB)估计;按照均方误差(MSE)准则,比较UMVUE与PEB估计的小样本性质;根据形状参数的风险,导出其Bayes估计与PEB估计的大样本性质,并获得它们的收敛速度o(n-1)。     

负二项分布下参数的方差一致最小无偏估计及贝叶斯估计

本文利用充分完全统计量,给出了负二项分布下,总体均值μ和参数P的方差一致最小的无偏估计(UMVUE),特别当r=1时,给出了方差σ2的UMVUE,然后,再利用共轭先验分布给出参数P的贝叶斯估计,并在特殊情形下,对两种估计进行了比较。     

基于几何过程的单部件可修系统的可靠性分析

仅基于几何过程,对部件寿命和修理时间服从指数分布的单部件可修系统的可靠性进行分析,得出系统的可靠度以及系统的瞬时可用度与(0,t]时间中系统的平均故障次数的拉普拉斯变换,并得到系统的平均稳态可用度为零的结论.     

串联可修系统与单部件可修系统之关系

本文给出了串联可修系统与单部件可修系统在可靠性指标上的一些数量关系,证明了在一定条件下串联可修系统可靠性指标的计算可以转化为单部件的情况。作为列子,本文还求出了一个n部件串联可修系统的可靠性指标。     

工序能力指数C_p的UMVUE及其控制限的计算

本文求出了工序能力指数C_p的UMVUE,并计算了C_p的控制限及相应的数表。     

逆瑞利分布的有效估计

推导逆瑞利分布的密度函数和分布函数的MLE和UMVUE,并给出估计量r阶矩的精确表达式。对估计量的均方误差和变异系数做渐进展开,在大样本下给出逆瑞利分布有效估计的判断条件。     

均匀分布U(-θ,θ)参数的估计与优良性

研究均匀分布U(-θ,θ)的矩估计和与极大似然估计,并讨论两估计的优良性,证明矩估计和极大似然估计是强相合的,极大似然估计是UMVUE.     

Erlang-平稳二项过程模型结构可靠度一致最小方差无偏估计

讨论结构在设计基准期[O,T]内应力变动规律,考虑应力为平稳二项过程、强度服从Erlang分布的半随机过程模型,给出应力随机过程的样本函数的最大值分布,并获得其相应的模型结构可靠度最小方差无偏估计.     

一类多元线性模型的一致最小方差无偏估计

本文讨论一类多元线性模型 :y=(S T′) β+e,E(e) =0 ,e=(ε′(1) ,… ,ε′(n) )′,E(ε(i) ε′(n) ) =Φ 0 ,E(ε(i) ε′(i) ε(i) ε′(i) ) =K,i=1 ,2 ,… ,n.当 y准正态分布时 ,在一定意义下得到Φ的 L S估计Φ1,以及 tr(DΦ1)为 tr(DΦ ) (D=D′)的一致对 (Φ ,k)的最小方差无偏估计 (UMVUE)的若干充要条件 .     

无线传感器网络汇聚节点动态功耗管理方法

针对传统的功耗管理方法不能解决实际应用中汇聚节点能量资源有限而易成为网络瓶颈的问题,以及传统排队论的指数分布理论模型在处理无线网络业务流时无法准确描述自相似性问题,提出了一种无线传感器网络汇聚节点动态功耗管理方法.首先理论推导了节点在各个休眠状态的休眠阈值,采用定数截尾样本的一致最小方差无偏估计方法得到汇聚节点在持续空闲时间长度上服从Pareto 分布的参数,在不影响网络性能的前提下,利用二维模糊控制器自适应地调整定数截尾样本选用窗口.实验结果表明,该方法在满足网络性能约束的前提下,经动态调整节点的体眠深度,可减少约40%汇聚节点的能量开销、30%的动态功耗管理切换时延,提高约56%的切换成功率,从而避免了汇聚节点易成为网络瓶颈节点的问题,有效延长了汇聚节点的工作寿命.