双参数指数分布的兴趣参数的广义置信区间

研究了双参数指数分布的分位数和可靠度函数的广义置信区间问题.首先利用广义枢轴量给出2个兴趣参数的广义置信区间,并证明了在频率意义下2个兴趣参数的广义置信区间具有实际的置信水平,最后通过实例对上述方法进行了数值模拟,结果验证了该方法的有效性.     

正态分布方差的UMPU检验和UMAU置信区间研究

传统的正态分布方差的双侧检验中,使用x~2分布的双侧分位点得到的显然并不是一致最优势无偏检验(UMPUT).证明了正态分布方差的UMPUT的存在唯一性,并对容量n从4到39时,分别计算出了显著性水平α=0.10,0.05,0.01时的UMPUT拒绝域的临界值.传统方法(按概率对称)得到的置信区间一般不是UMAU(一致最准确无偏)置信区间,后者是按UMPUT对偶关系得到的置信区间,文中计算的UMPUT拒绝域的临界值显然是用来构造UMAU置信区间的.并对传统方法的置信区间与文中求出的置信区间的长度进行了对比分析,结果表明:在n≤39时,中求得的置信区间将会使精度显著提高.     

2种改进的PTM方法在大坝安全监测中的应用

本文利用置信区间法对大坝进行安全监测.首先建立大坝安全监测的非线性模型和在此基础上进行改进的伊藤随机模型;其次通过对样本进行再抽样,构造了两种改进的PTM方法.数据模拟显示改进的PTM方法均具有更高的精度.最后利用改进的PTM方法和传统方法分别对大坝位移的置信区间进行检测,得出伊藤随机模型拟合精度较之前有显著提高,能较好的反映大坝安全性态,预防大坝安全事故的发生,对大坝安全监测具有一定的参考价值.     

两正态总体方差比的优化置信区间

用传统方法得到的两正态分布方差比的置信区间显然不是最短的,因而就此意义而言也不是最佳的.本文得到优化后的置信区间,并将它与传统的置信区间比较.结果表明:优化后的最短置信区间比原置信区间有较明显的改进.     

2个负二项分布总体具有部分缺失数据的参数估计

研究了2个负二项分布总体均具有部分缺失数据且缺失概率相同时的参数的MLE,并进一步证明了参数估计的强相合性和渐进正态性,同时探讨了2参数差的近似置信区间,最后并对估计结果进行了随机模拟,进而说明估计的可行性.     

χ~2分布的分位数讨论及其应用

对于Х^2分布利用序贯试验法中的黄金分割法,研究了其在给定α（0〈α〈1）,满足P（a〈Х^2〈6）=1-α的最短区间问题,并进行了计算．然后对于Х^2分布参数在给定的置信度下,应用上面方法求得了此时的最短置信区间,对上法求得的最短区间与通常所用的置信区间进行比较,得到在小样本情形下优化后的结果能显著提高估计精度．     

两个均匀总体区间测度比的估计与检验

运用矩估计法给出了单个均匀分布总体区间测度的估计量和区间估计,并给出了2个均匀分布总体区间测度比的置信区间及假设检验方法,此外利用Lagrange乘数法证明了2个均匀总体区间测度比的最短置信区间的唯一存在性.     

两参数Lomax分布中参数的区间估计和假设检验

研究了两参数Lomax分布参数的区间估计和假设检验问题.分别在形状参数和尺度参数已知的情形下,给出了尺度参数、形状参数的置信区间和假设检验的拒绝域以及p分位数的置信区间,并运用随机模拟的方法分别对2个参数进行了统计分析.     

配对设计试验中检验两个比值非零差的样本量确定

 对配对设计试验,基于Tango(1998)得分统计量导出了检验2个比值非零差的2种近似样本量公式.由这些公式得到的样本量能达到预先指定的功效和控制置信区间的宽度.一个实例和一些经验结果验证了方法的有效性.     

固定设计点情形下回归函数值的区间估计

对于固定设计点情形下的非参数回归模型,基于核估计的方法给出了回归函数的逐点置信区间和修正偏差置信区间.所给置信区间在相对较弱的条件下是渐近精确的.考虑到窗宽的选取对核估计和区间估计的重要影响,给出了适合所给置信区间的核估计窗宽的迭代选取方法.模拟结果显示迭代法收敛,且选取的窗宽表现良好,置信区间有令人满意的覆盖率.     

2种改进的PWM方法及其在径流区间估计中的应用

对于小样本的时间序列应用2种改进的PWM方法,分别用修正的Bootstrap方法和随机加权法对样本进行再抽样,然后根据PWM方法进行区间估计,并以潘家口水库径流量为例,对2种改进的PWM方法与传统方法进行比较,改进的PWM方法的精度更高,在相同的置信水平下,置信区间更短.     

平均值置信区间的公式表示

4个常用 p值的 t分布分位数 ,可用 4个简单的公式表示 .用于国际标准和国家标准的平均值置信区间的表示中 ,不用查表 ,非常方便 ,误差也很小 .在 n=3,置信区间所产生的置信概率误差 ΔP<0 .1 6 ;n≥4 ,Δp<0 .1 .     

线性回归模型的置信区间与预测区间应用分析

论述线性回归的因变量置信区间和因变量个别值的预测区间原理后,结合实例分析了学生总数与季度营业额2个变量的关系.研究发现,学生总数与季度营业额关系存在很强的正向线性关系(r=0.950 1),可决系数（R2=0.902 7）可以解释总平方和中的90.27%,表明其拟合度很好.之后,给出了因变量平均值的置信区间、因变量个别值的预测区间及图形.     

Bootstrap方法下的Poisson分布置信区间估计

文章研究了参数为λ的Poisson分布的Bootstrap置信区间,通过模拟计算,用此方法得到的Bootstrap置信区间的精度明显优于用经典方法得到的置信区间.     

正态总体方差最短置信区间的估计

用传统对称方法得到的正态总体方差的置信区间显然不是最短的,因而从精确度这个意义上说也不是最佳的。从置信区间的定义出发,运用数值计算的方法,对于给定的置信度1-α=0.90,0.95和0.99,在样本容量n从6到35的范围内,求得了方差σ2的最短置信区间,并与用传统对称方法求得的置信区间与最短置信区间的长度进行了对比研究。结果表明,在样本容量n较小情形下,用最短置信区间来作方差σ2的区间估计,将会显著提高估计的精确度。     

非对称损失下正态均值的区间估计

考虑非对称损失下正态均值的区间估计, 在位置变换群下给出容许的最优同变置信区间, 其为通常置信区间的推广. 同时, 利用估计问题中对序限制下参数估计量的改进方法, 结合分布参数之间的序限制改进了所得的最优同变置信区间, 构造了一族改进置信区间.     

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.     

二个正态总体方差未知且不等时均值差的假设检验与置信区间

设ξ～N(a_1,σ_1~2),η～N(a_2,σ_2~2),(ξ_1,ξ_2…,ξ_m)为ξ的样本,(η_1,η_2,…,η_n)为η的样本;ξ,η相互独立。当σ_1~2,σ_2~2未知,但σ_1~2=σ_2~2已知(或经检验成立σ_1~2=σ_2~2,均值差a_1-a_2的假设检验与置信区间问题已解决。但当σ_1~2,σ_2~2未知,σ_1~2>σ_2~2(σ_1~2<σ_2~2)已知时,均值差a_1-a_2的假设检验与置信区间问题笔者未见有文讨论。为此,本文将给出一种均值差a_1-a_2=0的检验方法和a_1-a_2的置信区间。(一)σ_1~2,σ_2~2未知,但σ_1~2>σ_2~2已知时,均值差a_1-a_2的假设检验与置信区间。     

正态均值常用估计区间的改进

从统计决策理论角度考虑了正态均值置信区间的改进问题.利用未知分布参数之间的序限制,通过使用改进估计量的IERD方法,对无序限制情况下正态均值的minimax置信区间进行了改进,构造了一族改进置信区间.     

利用F2群体估计远缘杂交中不育基因的位置和效应的最大似然法

提出了利用F2群体估计远缘杂交中不育基因位点的位置和效应的一种统计方法.利用共显性标记位点的异常分离,用最大似然法可以对不育基因与标记位点之间的重组值进行估计,还可以同时估计雌雄配子的存活率.给出了重组值和雌雄配子存活率的最大似然估计方法以及估计值的方差和置信区间.