威布尔分布中尺度参数的最短区间估计

把威布尔分布中尺度参数最短置信区间的求解问题转化为非线性方程组的求解问题,并通过1个实例和数值计算对最短置信区间与常用置信区间进行长度比较,说明研究小样本情形时威布尔分布中尺度参数最短置信区间的重要性与必要性。     

Pareto分布参数的Bayes估计

文章主要研究了Pareto分布的参数估计。在平方损失函数下给出了Pareto分布参数的Bayes估计,并且证明了这一估计是可容许的。在Q-对称熵损失函数下,讨论了Pareto分布参数的Bayes估计。     

逐步增加II型截尾下Pareto分布参数的区间估计

基于逐步增加的Ⅱ型截尾,讨论了Pareto分布形状参数和尺度参数的区间估计。得到了两参数的区间估计和联合区间估计。最后以估计区间的最短长度为标准,通过数值模拟得到参数的最优区间估计方法。     

Pareto分布中形状参数的估计

本文研究了Pareto分布中形状参数的估计问题.采用极大似然估计及其渐近正态性、轮廓似然估计和矩估计的方法对形状参数估计,通过生成Pareto分布随机数的方法进行数值模拟,比较渐近正态性和轮廓似然估计得到的区间长度以及极大似然估计和矩估计得到的估计值,给出各估计的优缺点.     

Pareto分布形状参数的估计及其不变性

在Bayes理论框架下,用加权p,q对称熵损失函数研究了Pareto分布形状参数在刻度参数已知的情况下的Bayes估计的形式和性质,讨论了形状参数的Bayes估计的可容许性,最后证明了形状参数的Bayes估计和可容许估计具有不变性.     

Pareto分布形状参数的简单贝叶斯估计

针对Pareto分布,在尺度参数已知、先验信息为某一固定时刻分布函数及其标准差的估计值的情况下,参考Kaminskiy等提出的简单贝叶斯估计过程,借助缺一交叉验证法以及核密度估计法,研究了形状参数的简单贝叶斯估计.基于上述先验信息,在估计过程中构造了Pareto分布形状参数的先验与后验概率密度、先验与后验点估计,并给出了在给定任意时刻分布函数及其标准差的先验与后验估计.最后通过一个数值例子说明了这种估计方法,并对灵敏度进行了定量分析.     

MERSS下Pareto分布刻度参数的估计

研究了动态极值排序集抽样(MERSS)下帕累托(Pareto)分布里刻度参数（a,c)的极大似然估计(MLE)和Fisher信息量.证明了MERSS下c参数MLE的存在性和唯一性,MERSS下c携带的Fisher信息量大于简单随机抽样(SRS)下携带的Fisher信息量.     

Linex损失下Pareto分布参数的Bayes估计

该文讨论了在Linex非对称损失函数下Pareto分布参数的Bayes估计及多层Bayes估计,并证明了相应的估计是可容许的.     

泊松分布参数的区间估计

本文讨论了泊松公布与Γ分布的联系,并通过X~2分布的分位点表示泊松参数的置信限。     

基于收缩估计法的广义Pareto分布参数的估计

由于广义Pareto分布在金融和保险等领域的广泛应用,对于该分布的统计推断成为研究的热点.将在参数的先验分布为倒伽玛分布条件下研究广义Pareto分布参数的Bayes估计问题,并在平方误差和LINEX损失函数下,导出了参数的Bayes估计和Bayes收缩估计.文末给出了Monte Carlo数值模拟试验和结论.     

瑞利分布参数的最短区间估计

研究了瑞利分布参数的区间估计方法。给出了瑞利分布参数的最短区间估计方法;通过一个实例介绍了最短区间估计方法的应用;最后指出最短区间估计方法比传统区间估计方法所具有的优越性。     

q -对称熵损失函数下Pareto分布参数估计

Pareto分布作为一种收入分布有着很重要的现实意义,其形状参数的大小直接影响收入分布的均衡程度,因此在经济中有着广泛的应用价值.主要研究了q-对称熵损失函数下Pareto分布形状参数的最小风险同变估计和Bayes估计.通过证明得到,在适当的Γ-先验分布下,α的Bayes估计都具有统一的形式[cT＋d]-1.并且,针对c和d的各种不同取值情况,讨论了[cT＋d]-1的可容许性和不可容许性,给出了q-对称熵损失函数下参数的最小最大估计.     

定时截尾数据Pareto分布参数的Bayes估计

研究定时截尾数据情形下Pareto分布参数θ的Bayes估计和可容许性.给出熵损失函数的定义,取损失函数为熵损失函数,通过计算求出定时截尾情形下的熵损失函数,从而给出了Pareto分布参数θ的Bayes估计的一般形式;在给出先验分布为Gamma分布的条件下,计算出参数θ的后验密度,进而得出了参数θ的Bayes估计的精确形式,证明了所得到的参数θ的Bayes估计的可容许性.     

基于矩思想的Gamma分布形状参数估计

Gamma分布的参数估计问题在数学中占有非常重要的地位.通过运用矩思想成功地对Gamma分布的形状参数进行了估计,并对所构建的估计量的性质进行了理论分析.     

截断Pareto分布的Bayes分析

研究对于截断数据的Pareto分布的Bayes分析，在几种损失函数下，给出了未知参数的Bayes估计，并给出了一种新算法。     

Trigonometric polynomial B-spline with shape parameter

The basis function of n order trigonometric polynomial B-spline with shape parameter is constructed by an integral approach. The shape of the constructed curve can be adjusted by changing the shape parameter and it has most of the properties of B-spline. The ellipse and circle can be accurately represented by this basis function.     

肝脏FDG代谢模型的参数估计

利用房室模型进行肝脏[18F]氟代脱氧葡萄糖([18F]2-fluoro-2-deoxy-D-glucose,FDG)代谢的动力学研究是进行人体功能信息的建模和研究肝脏葡萄糖代谢率的重要手段。动力学研究需要得到血液中的示踪剂浓度随时间变化曲线,将其作为模型的输入,估计出肝脏FDG代谢模型的动力学参数。然而,肝脏存在肝动脉输入和肝门静脉输入。研究分别采用动脉和门静脉的双输入方式和动脉的单输入方式作为血液输入曲线,用这两个输入函数分别进行了肝脏FDG代谢的动力学研究,比较了用两种方法所得到的结果。结果显示,在人体肝脏的FDG代谢研究中,用两种输入曲线得到的结果存在明显的不同,并且用双输入曲线得到的结果更加准确。     

肝脏FDG代谢模型的参数估计

利用房室模型进行肝脏[18F]氟代脱氧葡萄糖([18F]2-fluoro-2-deoxy-D-glucose,FDG)代谢的动力学研究是进行人体功能信息的建模和研究肝脏葡萄糖代谢率的重要手段。动力学研究需要得到血液中的示踪剂浓度随时间变化曲线,将其作为模型的输入,估计出肝脏FDG代谢模型的动力学参数。然而,肝脏存在肝动脉输入和肝门静脉输入。研究分别采用动脉和门静脉的双输入方式和动脉的单输入方式作为血液输入曲线,用这两个输入函数分别进行了肝脏FDG代谢的动力学研究,比较了用两种方法所得到的结果。结果显示,在人体肝脏的FDG代谢研究中,用两种输入曲线得到的结果存在明显的不同,并且用双输入曲线得到的结果更加准确。     

基于删失数据的广义Pareto分布的Bayes分析

研究对于删失数据的广义Pareto分布的Bayes分析。在几种损失函数下,给出了未知参数的Bayes估计,并给出了一种算法。