指数分布参数置信区间的最短化研究

从置信区间的本质意义出发，通过数值计算的方法，对于给定的置信度0．90，0．95和0．99，在样本容量从2到22的范围内，求得了指数分布参数的最短置信区间，并对通常方法求得的置信区间的长度与最短置信区间的长度进行了对比分析。结果表明：在小样本(≤11)的情形下，用最短置信区间来作未知参数的区间估计，将会使估计精度得到显著的提高。     

正态总体方差最短置信区间的研究

从置信区间的本质意义出发，通过数值计算的方法，对于给定的置信度γ=0．90，0．95和0．99，在样本容量n从3到30的范围内，在正态总体均值未知的情形下，求得了方差σ^2的最短置信区间，并对用通常方法求得的置信区间的长度与最短置信区间的长度进行了对比分析。结果表明，在小样本的情形下，用最短置信区间来作未知方差σ^2的区间估计，将会使估计精度得到显著的提高。     

指数分布中连续和分类场合下的参数估计

分连续与分类两种场合，对指数分布中参数的极大似然估计、样本的期 望信息量、参数的置信区间进行讨论，并结合实例进行比较．     

用非线性规划证明最短置信区间存在性与唯一性

参数的区间估计是根据枢轴量的分布,在一定可靠度下指出被估计的总体参数所在的可能范围.衡量一个区间估计的优良性有两点,一是置信水平α(0<α<1),另一是区间的长度,通常的做法是对给定的置信水平α(如α=0.05或α=0.01)求出相应的置信区间,区间长度越短说明对参数的估计越准确.讨论了最短置信区间存在和唯一性以及最优置信区间的确定.     

基于delta方法泊松分布参数的近似信仰推断

文章主要研究了Poisson分布参数λ的近似信仰推断,利用对数变换后的估计量的渐近正态性对λ建立近似的枢轴方程,并得到其近似信仰分布和置信区间。模拟结果表明,近似信仰区间与Wald置信区间的平均长度几乎无差异,但近似信仰置信区间覆盖概率明显优于Wald置信区间的覆盖概率。     

极端频率情形下二项分布比例置信区间的比较

为在二项分布比例参数p的点估计p值接近于0或1的极端情形下选择p的置信区间，对Wald，Plus 4，Wilson，CP，Jeffreys，Hall，Kott-Liu，Cai和T-approximation等17种二项分布比例参数p的置信区间的平均覆盖率与期望长度进行模拟比较，分析各置信区间覆盖率随比例参数p变动时的表现。研究结果表明：Wilson Score检验的置信区间总体最优，在二项分布比例的点估计p值很小或很大时，Cai，Kott Liu置信区间的覆盖率较好。
     

正态总体标准差σ的区间估计方法

本文在总结现有的求正态总体标准差σ区间估计方法的基础上,提出了一种新的方法:最小长度置信区间法。这种方法,在相同的置信水平下其区间长度最短。已经设计了计算程序,并在附录中给出了置信区间系数表。     

分位点的序贯置信区间

区间估计有可靠度与精确度2个要素,在某些情况下,为了获得尽可能可靠和精确的估计,必须使用纯序贯置信区间;文章讨论了一般分布分位点的具固定长度与覆盖概率的序贯区间估计,并证明了当区间长度趋于零时抽样的渐近相容性和渐近有效性。     

Beta分布的最短置信区间的粒子群优化算法

据置信区间的含义和Beta分布的特性,最短置信区间问题转化成非线性规划问题。给出了粒子群优化算法解决此问题的方法,通过数值计算,对于给定的置信度0.90和0.95,在样本容量从3到30的范围内,求得了一类特殊的Beta分布参数的区间估计。并对通常方法求得的置信区间的长度与最短置信区间的长度进行了对比分析。结果表明,用最短置信区间来作未知参数的区间估计,将会使估计精度得到显著的提高。     

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。     

截断情况下回归函数的经验似然推断

讨论在数据截断情况下回归函数的经验似然比置信区间的统计推断．其中，响应变量的估计采用class k估计，响应随机变量和删失随机变量的分布函数用其对应的K-M函数替代，得到调整的对数似然比统计量渐近x1^2分布的结果．     

COD水样保存过程中衰减情况的统计分析

本文讨论了COD地表水水样与废水水样在保存过程中随时间的衰减变化情况，实验结果表明，COD水样的衰减量与时间呈非常显著正相关，相关系数大于0．99；置信区间估计显示，COD地表水水样保存不宜超过5d，浓度较高的废水水样不宜超过4d。     

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.     

两样本正态总体方差比的最短置信区间研究

用最优假设检验的统计量来构造出两正态总体方差比的枢轴量,分析出基于这一枢轴量用概率对称得到的置信区间的长度并不是最短的。从最短置信区间的本质意义出发,构造出求解最短置信区间的条件并证明其解的存在唯一性,通过数值计算的方法,对于给定置信度1((=0.95,对样本容量从(5,6)至(41,41)的范围内在两正态均值总体未知的情况下,求得了最短置信区间,并与按概率对称求得的置信区间进行了区间长度对比分析。结果表明,在小样本时,用文中求得的最短置信区间来做方差比的区间估计,精度将会得到显著的提高。     

逐步Ⅱ型删失下Scaled half-Logistic分布的区间估计

在逐步Ⅱ型删失数据下,通过构建统计量得到了Scaled half-Logistic分布的参数的置信区间,并借鉴文献[5]的Ⅱ型删失样本模拟算法,给定置信水平,产生了不同删失方式下置信区间长度最短时参数的置信区间.     

混合加速寿命试验模型下威布尔分布参数的统计分析

在混合加速寿命试验模型（序进应力加速寿命试验和恒定应力加速寿命试验相结合）下，讨论了寿命分布为威布尔分布时的参数估计问题，给出了形状参数的逆矩估计以及加速系数的置信区间．并且随机模拟一组样本，验证了这个方法的有效性．     

关于格的子格格的长度

讨论了有限格的子格格的长度问题，给出了有限格的子格格长度的一个估计式．     

区间估计中一个问题的探讨

讨论了正态总体的均值已知时方差的区间估计．两种方法找到了不同的置信区间,通过举例和分析x2分布表,对这两个区间进行了甄别．     

关于非参数回归模型的误差密度估计

运用泰勒展式讨论了非参数回归模型中未知误差分布函数f（e）的核密度估计fn（e）的渐进性质,以及估计量fn（e）中光滑参数的选择,并给出了f（e）的置信区间．     

抗拉强度检测法的可靠度

为了使抗拉强度检测新技术具有良好的实用价值,避免在应用中有较大的离散性。此利用这种检测方法的结果,有必要讨论在给定可靠度的置信区间。通过数理统计学分析了它的置信区间。