半参数函数关系模型参数的M估计

对于固定设计下的半参数函数关系模型,基于最小二来估计的不稳健性。对模型的参数采用M估计方法,在一定条件下。给出了参数在M估计下的强结合性．     

PA误差下半参数回归模型的小波估计的弱收敛速度

利用小波估计方法研究了误差为PA序列下的半参数回归模型.在适当的条件下,得到了半参数回归模型中参数和非参数小波估计量的弱收敛速度.     

基于下记录值样本的双参数指数威布尔模型的Bayes估计

针对下记录值样本,研究了双参数指数威布尔模型的参数估计问题.首先给出了参数的极大似然估计,随后在参数的共轭先验分布为伽玛先验分布、损失函数为平方误差损失和Linex损失函数情形下,应用Lindley,近似法导出了双参数指数威布尔模型参数的Bayes估计,最后利用R软件进行数值模拟,并对两种参数估计进行比较,发现在合适的先验分布条件下Bayes估计值更加接近参数真实值.因此,在适当的先验分布下Bayes估计较传统的极大似然估计好.     

控制系统的优化设计——多性能指标下的参数优化方法

本文提出一种多性能指标下控制系统参数的优化方法。利用本方法可以得到控制系统在满足所给定的时域性能指标下使积分性能指标最小的优化参数,也可以得到在满足超调量等指标的前提下,使调节时间最短的优化参数以及解决其它一些特殊要求的参数寻优问题。经仿真研究,结果是满意的。     

PA样本下连续型单参指数族参数的EB估计

目的 研究PA样本情形下连续型单参指数族参数的经验Bayes估计.方法 对密度函数及其导函数采用核估计的方法 构造了参数的EB估计.结果 在平方损失函数下,给出PA样本情形参数EB估计的收敛速度.结论 在适当条件下,连续型单参指数族参数的经验Bayes估计,在PA样本下收敛速度可与iid样本及NA样本一样,任意接近D(na-1/2).     

序约束下一类指数分布族参数的Bayes估计

在平方损失和熵损失函数下,分别讨论序约束下先验分布选取杰佛莱准则时两个单参数指数分布族总体参数的Bayes估计,进而给出了序约束下不同损失函数时的两个单参数指数分布族总体参数精确的Bayes估计形式,并证明了该估计的容许性。     

逆高斯分布的参数经验Bayes估计

本文在当参数μ已知时,在平方损失下给出了参数的Bayes估计,进一步利用核密度估计方法构造了参数θ的经验Bayes估计函数,并在一定的条件下,证明了所提出的经验Bayes估计函数的收敛速度.     

缺失数据下半参数回归模型的局部线性光滑

在缺失响应变量的不完全数据下,对半参数回归模型进行研究.利用最小二乘和局部线性回归拟合方法建立缺失数据下半参数回归模型参数分量和非参数分量的局部线性估计.在适当的条件下,得到^βn,^nσ的渐近正态性和^gn(t)最优弱收敛速度.     

谐波对电力参数测量影响的研究

研究了电力参数常用测量仪表的频率特性,分析了常用仪表在谐波环境下的工作状况,在此基础上找出了谐波对电力参数测量影响的要害所在,提出了谐波环境下电力参数分频测量的观点.     

基于LINEX损失函数下指数分布总体的参数设计

田口玄一的参数设计基本思想是基于对称平方损失函数提出的.而在很多情形下,对称平方损失并不适用。随后,人们在非对称平方损失函数下对指数分布总体的参数进行设计。本文提出一种叫LINEX非对称损失函数,并在此损失函数下设计参数。