一类二元指数分布相关系数的估计

设二元随机变量(X,Y)的生存函数为F(x,y)=exp〔-λ_1x-λ_2y-λ_(12)Max(x,y)〕x≥0,y≥0 0 其它其中λ_1≥0,λ_2≥0,λ_(12)≥0,λ_1+λ_(12)>0,λ_2+λ_(12)>0.我们把这类二元分布记作BVE(λ_1,λ_2,λ_(12)).该文讨论(X,Y)的相关系数ρ的统计推断问题。这无论在理论上还是实际上都是有意义的。本文基于元件以及串联系统两者的试验数据,得到了λ_1=λ_2时ρ的估计ρ和没有λ_1=λ_2限制时ρ的估计ρ,并分别讨论了ρ和ρ的无偏性,强相合性和渐近正态性。     

自适应广义线性回归拟似然估计渐近理论

研究自适应设计下的拟似然方程 ∑ni=1xi(yi- μ(x′iβ) ) =0 ,在一定的条件下证明了以概率 1此方程当n充分大时有解^βn,^βn 为β0 的强相合估计 ,且得出了 ^βn- β0的收敛速度 ;然后又在一定的条件下证明了 ^βn 的渐近正态性的一些结果     

一类非线性回归模型在NA样本下的估计问题

考虑固定设计下的非线性回归模型Yni=g(xni) εni，1≤i≤n，当误差为NA序列时，在适当条件下，获得了估计量的r阶平均相合性和渐近正态性。     

多参数的变换矩估计的相合性及渐近正态性

基于「１」将参数的变换矩估计的相合性及渐近正态性推广到多参数情形。     

广义线性模型的M-估计

用M-估计来估计广义线性模型中的未知参数β.首先,在一定的假设条件下,根据已有的对广义线性模型中未知参数β的极大似然估计方法,应用大数定律及鞅中心极限定理,证明了广义线性模型的M-估计的两个重要性质,印相合性及渐近正态性.其次,将固定设计的思想引入M-估计,并与广义线性模型相结合,证明了其相合性及渐近正态性.最后通过数...     

MAR缺失机制下随机设计情形线性模型回归系数的估计

在响应变量满足MAR缺失机制下,研究了随机设计情形的线性模型回归系数的估计问题.分别讨论了基于观察到的完全样本数据对、基于固定补足后的"完全样本"和基于分数线性回归填补后的"完全样本"得到的回归系数的最小二乘估计的弱相合性、强相合性及渐近正态性.     

基于估计方程的简单计数数据统计分析

当泊松分布和负二项分布无法满足简单计数数据分析要求时,建立一般的条件期望模型并提出基于估计方程的参数估计方法,推导参数估计的渐近性质,包括估计的相合性和渐近正态性。还通过数值模拟验证了这些估计在有限样本下的有效性。最后,将模型及估计方法应用于一组临床试验记录的计数数据的分析中。结果表明,模型分析结果具有统计学意义且与试验情况一致,具有医学应用价值。     

NA误差下回归函数小波估计的渐近性质（英文）

考虑固定设计回归模型Yi=g（xi）＋εi,i=1,…,n,其中{xi}是固定设计点,g（.）是未知函数,{εi}是负相协误差随机误差。本文在适当的条件下,讨论了未知函数g（.）的小波估计量的r-阶矩相合,依概率收敛和强收敛以及渐近正态性。     

广义线性模型中拟似然估计的弱相合性及渐近正态性

对于多维广义线性模型,q×l响应变量yi是可观测的,协变量xi是已知p×q固定设计的情形,研究了在自然联系情形下的拟似然方程n∑i=1xi(yi-h(xiτβ))的解(^βn).用压缩映射,证明了拟似然方程的解(^βn)在(λ-n)→ ∞及其它正则条件下的弱相合性,.将独立随机变量情形推广到了任意随机变量;在独立的情形...     

区间数据的线性回归模型中误差项方差的估计

从无偏转换的思想出发,对区间数据的线性回归模型中误差项方差进行了估计.当截断变量的分布密度函数已知时,得到一批具有强相合性和渐近正态性的估计量,并通过模拟计算对这种估计方法的可行性进行了验证.     

二参数Weibull分布形状参数β的渐近置信估计

通过对Weibull分布作变换,将对Weibull分布形状参数β的研究转化为对极值分布尺度参数σ的研究,利用极值分布的样本均值和样本方差,构造极值分布尺度参数σ的渐近正态估计量,进而得到Weibull分布形状参数β的渐近置信区间估计.     

产品平均寿命的Bayes估计

研究在复合LINEX对称损失下,产品寿命分布服从指数分布时,其定数截尾情形下平均寿命的Bayes估计,最后通过数值分析来验证该Bayes估计的可行性.     

一维复指数信号模型中参数估计的Jackknife逼近

研究了一维带白噪声复值响应指数信号模型参数估计的Jackknife逼近,构造了其参数的Jackknife估计,证明了刀切估计值的强相合性和渐近无偏性,以及刀切虚拟值的渐近正态性.     

在指数分布下用不完全样本作参数估计

给出在指数分布下用不完全样本作参数估计的一种方法     

极值风速拟合优化策略

在桥梁设计规范中假定风速随机过程为平稳过程 ,风速母体服从指数型分布并以极值Ⅰ型拟合风速极值渐近分布 .然而实际上风速并不严格地满足平稳过程假设 ,且由于样本数据的来源不同和极值分布参数估计方法各异 ,对风速母体分布及样本极值渐近分布拟合方法的结论不尽相同 .针对上述问题 ,通过蒙特卡罗数值模拟技术研究了多种风速母体分布下具有普遍适用性的极值风速拟合策略 .并以上海地区龙华、川沙气象站极值风速估算为例 ,阐明了该方法的实用性和合理性     

重尾分布中二阶参数的渐近无偏估计

基于统计量T_(n,k)(K),先提出二阶参数的有偏估计量,再通过2个有偏估计量的线性组合构造了一类二阶参数的渐近无偏估计.在二阶正则条件下,研究了估计量的相合性;在三阶正则条件下,研究了估计量的渐近正态性.最后通过模拟,在特定条件下,将此无偏估计量ρn,k(K~(1,2),α,t*(ρ,β))与Goegebeur提出的估计量ρ_(n,k)(K~(1,2),α_1,α_2,l)的均值和方差进行模拟比较,结果表明,提出的无偏估计量表现更好.     

三参数Weibull分布下随机截尾恒加寿命试验的Bayes统计分析

利用随机截尾恒加寿命试验所获的数据，导出了三参数Ｗｅｉｂｕｌ分布在平方损失下，三个参数的Ｂａｙｅｓ估计，进一步估计了在正常应力水平下的各种可靠性指标     

从几个次序统计量出发的二参数Weibull分布的参数估计

从两个或三个次序统计量出发,讨论了二参数Ｗｅｉｂｕｌｌ分布的参数和估计问题,在实际数据的缺失、删失、截尾等情况下,为可靠性试验的数据处理提供了一种有效的估计方法。