双参数指数分布位置参数变点的假设检验

关于双参数指数分布位置参数只有一个变点的假设检验问题分别给出了非参数检验和一个Ｄ－检验．对其中四个非参数检验，给出其渐近临界值，并讨论了它们的势；关于Ｄ－检验，给出了渐近临界值的一种计算方法     

双参数指数分布参数的假设检验

分别给出了单个双参数指数总体和两个双参数指数总体参娄和的假设检验，并且讨论了检验统计量的分布。     

位置参数受约束时指数分布的参数估计

考虑了位置参数爱约束时指数分布位置参数与尺度参数的估计问题，分别给出了无约束时位置参数与尺度参数的最佳仿射同变估计的改进估计。     

位置参数受约束时指数分布分位点的估计

讨论了当μ≤Ｃ时指数分布Ｅ（μ，σ）分位点λ＝μ＋ησ（η〉０）的最佳仿射同变结计λ的容许性问题，证明了当η≠１＋１／ｎ时，λ是不容许的，当η＝１＋１／ｎ时，λ是容许的。     

双参数指数分布的比较

双参数指数分布是实际中经常采用的参数化寿命分布模型．针对Ⅱ型截尾样本场合，在对门限参数不做任何假设的情况下，推导了多个双参数指数分布均值相等的验证方法，并结合实例进行具体的应用分析．结果表明，利用这种方法进行双参数指数分布的比较是可行的、有效的．     

双参数指数分布参数的最短区间估计

研究了双参数指数分布的区间估计方法.首先讨论了当其中一参数为已知,而另一参数未知时,双参数指数分布尺度参数基于选定枢轴变量的最短区间估计方法;然后讨论了两参数均未知的情况下,参数的最短置信区间估计方法.     

双参数指数分布门限参数估计的讨论

针对双参数指数分布门限参数的两种最常用估计“极大似然估计和最小方差无偏估计”的缺陷,提出了一种新的估计方法,给出了最小方差无偏估计不合理程度的一个度量,统计计算结果表明了新估计的优良性.     

双参数指数分布的参数估计(Ⅱ)

本文将继续文[1]的讨论,给出参数的值间估计,我们分别讨论了位置参数和尺度参数的区间估计.     

截尾样本下位置参数受约束时指数分布分位点的估计

本文在截尾样本下讨论了当μ≤ｃ时指数分布Ｅ（μ,σ）分位点λ＝μ＋ησ（η＞０）最佳仿射同变估计＾λ的容许性问题,证明了当η≠１＋ｒｎ时,＾λ是不容许的,当η＝１＋ｒｎ时,＾λ是容许的。     

均值已知时，正态分布方差变点的假设检验

讨论了均值已知时，正态分布方差变点的假设检验问题，分别导出了变点的参数检验和非参数检验，给出了一个Bayes检验，而且还给出了这些检验的渐近临界值，并对它们进行了比较。     

暂留布朗运动的最小值与其位置的联合分布

考虑一个暂留布朗运动Ｘ,令Ｎｒ＝ｉｎｆ│Ｘ（ｔ）│及βｒ＝ｉｎｆ（ｔ≥τｒ,│Ｘ（ｔ）│＝Ｎｒ）,其中τｒ为球面ｄＳｒ＝（ｘ：│ｘ│＝ｒ）的首中时,求出了Ｎｒ,βｒ与τｒ的联合分布。     

基于似然深度的指数分布的参数估计

针对传统估计方法如极大似然估计对于服从指数分布且有污染的截尾数据的参数估计并不是很理想的问题,提出使用一种新的估计方法对其进行参数估计,即似然深度估计,并通过两组实验进行对比,结果显示利用似然深度估计方法得到的参数偏差和均方差较小,表明似然深度估计是一种估计服从指数分布且有污染的截尾数据参数的有效方法。     

福建省农产品物流配送中心选址问题研究

农产品由于其自身的生物特性,导致其物流成本居高不下,买难卖难矛盾突出。提高农产品物流效益,减少农产品在流通过程中的不必要损耗,实现生产者和消费者之间的双赢对配送中心选址的研究提出了更高的要求。配送中心合理的选址能够产生规模效益,从而提高物流效率,降低物流成本,实现效益的最大化。结合农产品配送中心选址的影响因素和原则,采用重心法模型对福建省的农产品物流配送中心进行选址研究,求出基于总产量和各种农产品的初步位置,然后结合实际情况,对选址地址做进一步的分析,最终确定基于总产量和粮食的最优位置分别位于德化县和大田县。     

双侧截尾时双参数指数分布的BLUE

给出了双参指数分布在双侧截尾情况下未知参数σ和θ的最佳线性无偏估计（简记BLUE）和它们的方差．     

关于威布尔分布的一种参数估计方法

在可靠性理论研究与应用工作中,需要计算产品平均寿命。而产品的平均寿命与产品的失效分布类型以及分布的参数密切相关。但在实际工作中,产品的失效分布类型及其参数值常常是难以准确确定地计算出产品的平均寿命的数值。针对此问题本文首次联合利用中位秩及最小二乘法给出了估计威布尔分布参数的一种新方法,给出了平均寿命置信限的估计,并结合实际试验数据进行了计算。