伽玛分布参数的最短区间估计与最佳双边检验

证明了伽玛分布参数的最短区间估计与最佳双边检验是存在且唯一的,同时给出了最短区间估计与最佳双边检验需满足的条件;并与传统的区间估计和双边检验进行了比较,得出在小样本情况下讨论参数的最短区间估计和最佳双边检验是必要的。     

瑞利分布参数的最佳双边检验

假设检验中有两类错误,即弃真和受伪的错误。传统检验方法拒绝域临界点的选取都是以尾部概率相等为准,这种方法得到的拒绝域使得犯第二类错误的概率累积值并非最小。本文从理论上推求给出瑞利分布参数在犯第二类错误的概率累积最小意义下的最佳双边检验。     

威布尔分布尺度参数的最佳双边检验

众所周知,假设检验中有两类错误,即弃真和受伪的错误.传统检验方法拒绝域临界点的选取都是以尾部概率相等为准,这种方法得到的拒绝域使得犯第二类错误的概率累积值并非最小.此处从理论上推求给出威布尔分布尺度参数在犯第二类错误的概率累积最小意义下的最佳双边检验,并结合实例说明了最佳双边检验较传统双边检验的优越性.     

生长曲线模型中球性检验似然比统计量的渐近分布

讨论了生长曲线模型中尺度参数的球性检验问题(即设原假设为H0∶Σ=σ2I,其中σ20且未知,I为单位矩阵),当尺度参数矩阵Σ为分块对角阵时,以标准正态分布为基础的级数形式给出其似然比检验统计量在备择假设A(即A≠H)下的渐近分布.     

方差分析中检验统计量的推证

摘要本文从科赫伦定理出发,应用矩阵和二次型理论严格推证单因子与双因子方差分析中未知参数的检验统计量.     

伽玛分布参数的最优区间估计和最佳双边检验

用传统方法得到的伽玛分布参数的置信区间显然不是最短,因而在这个意义上讲也不是最优的。本文从理论上给出伽玛分布参数的最优区间估计和在犯第二类错误的概率累积最小意义下的最佳双边检验。     

HNBUE分布类的检验

本文提出从ＨＮＢＵＥ分布类中检验指数分布的方法，证明检验统计量的渐近正态性 和检验的相合性。     

取定枢轴量的最短区间估计

本文研究了未知参数进行区间估计时构造的枢轴量.在不同枢轴量的情况下证明了最短置信区间是存在且唯一的,同时给出了求参数最短置信区间需满足的条件;并且对最短区间与传统区间进行了比较,最后给出了一个应用实例.     

基于ESTAR模型的单位根检验——Wald统计量的研究

已有的基于ESTAR模型的单位根检验通常假设α=0,但实践研究表明α显著。对α≠0的情况进行单位根检验,研究该情形下的Wald检验统计量。从理论上推导了Wald检验统计量的极限分布,并通过Monte Carlo随机模拟,结果表明该统计量有效。     

次序统计量和的渐近分布（Ⅱ）

设｛Ｘｎ，ｎ≥１｝是狡立同分布随机变量列，Ｘｎ，１≤…≤Ｘｎ，ｎ是Ｘ１，…，Ｘｎ的次序统计量，对非负实数Ｐｎ     

指数一威布尔分布族参数的经验Bayes双侧检验问题

当分布的一个形状参数已知时,基于平方损失,研究了独立样本情形指数一威布尔分布另一形状参数的经验Bayes（EB）双边检验问题．利用概率密度函数的核估计,构造参数的检验函数,在一定的条件下证明检验函数的渐进最优性,并获得其收敛速度．     

指数-威布尔分布族参数的经验Bayes双侧检验问题

当分布的一个形状参数已知时,基于平方损失,研究了独立样本情形指数-威布尔分布另一形状参数的经验Bayes(EB)双边检验问题.利用概率密度函数的核估计,构造参数的检验函数,在一定的条件下证明检验函数的渐进最优性,并获得其收敛速度.     

主观性测试质量监控方法初探

主观性测试有着自己明显的优点,但在具体操作中不便于进行质量监控．本文从信度的角度分析了主观性测试中,评分者会从哪些方面影响评分的准确性,并提出了一些改进措施．     

双参数指数分布异常数据T型检验统计量的精确分布和检验效率

针对双参数指数分布样本中出现的多个异常大数据提出的T型检验统计量，推导出了其概率密度函数的精确表达式，利用该结果可以得到T型检验统计量的临界值．进一步讨论了该统计量的检验效率，表明利用T型检验可以避免Masking效应。     

线性回归模型的稳健估计及异方差检验

将Huber函数引入线性回归模型的对数似然函数中,利用Fisher Scoring迭代法得到参数的稳健估计(M估计);在M估计的基础上,对模型进行异方差检验,建立Score检验统计量;最后用一组实际数据说明本文方法的有效性.     

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．