均值为零的正态随机变量研究

在正态随机变量乘积矩基础上，给出了正态随机过程平方后的协方差函数的计算，这一结果在实际上有着重要应用价值。     

均值为零的正态随机变量研究

在正态随机变量乘积矩基础上，给出了正态随机过程平方后的协方差函数的计算，这一结果在实际上有着重要的应用价值．     

复正态过程存在的一个充要条件

通过系列分析,证明了复正态过程存在的充要条件为其协方差函数具有某种非负定性及对称性.所用的分析方法也与以往有所不同.     

协方差函数与谱密度中的窗因子

本文从一般的角度讨论实平稳正态过程的协方差函数和谱密度的加窗因子估计法,得到了渐近无偏、弱一致估计的充要条件,并指出传统的周期图加窗的估计法是不可取的.     

多元线性模型中回归系数矩阵的可估函数和协方差阵的同时Bayes估计及优良性

本文研究了在设计阵非列满秩情况下多元线性模型的Bayes估计问题.假定回归系数矩阵和协方差阵具有正态-逆Wishart先验分布,运用Bayes理论导出了回归系数矩阵的可估函数和协方差阵的同时Bayes估计.然后在Bayes Mean Square Error(BMSE)准则和Bayes Mean Square Error Matrix(BMSEM)准则下,证明了可估函数和协方差阵的Bayes估计优于广义最小二乘(Generalized Least Square,GLS)估计.另外,在Bayes Pitman Closeness(BPC)准则下研究了可估函数的Bayes估计的优良性.最后,进行了Monte Carlo模拟研究,进一步验证了理论结果.     

二次损失下正态线性模型中可估函数的一切可容许估计(英文)

研究二次损失函数下正态线性模型中可估函数的齐次线性估计在一切估计类中的可容许性.对于非负定协方差矩阵和设计矩阵具有一定关系的正态线性模型,得到可估函数的约束齐次线性估计在一切估计类中可容许性的充分条件,并证明了在进一步的条件下,该充分条件也是此估计在一切估计类中可容许的必要条件.     

二次损失下正态线性模型中可估函数的一切可容许估计(英文)

研究二次损失函数下正态线性模型中可估函数的齐次线性估计在一切估计类中的可容许性.对于非负定协方差矩阵和设计矩阵具有一定关系的正态线性模型,得到可估函数的约束齐次线性估计在一切估计类中可容许性的充分条件,并证明了在进一步的条件下,该充分条件也是此估计在一切估计类中可容许的必要条件.     

关于回归函数的核估计的渐近正态性

研究了回归函数的核估计的渐近性质。证明了在一定条件下、回归函数的核估计序列是渐近正态的。     

多维正态总体零均值的假设检验

讨论了在协方差已知或未知情况下多维正态总体零均值假设检验的问题。首先利用降维法 ,将多维正态总体转化为一维正态总体 ,然后利用T 统计量或U 统计量来判断拒绝或接受原假设。     

参数的区间估计与假设检验方法的探讨

利用枢轴量法和显著性假设检验方法讨论两正态总体参数的线性函数的显著性假设检验问题和若干非正态总体参数的区间估计及显著性假设检验问题。     

基于正态密度函数的滚动窗口路径规划方法

路径规划是移动机器人智能化的标志.在原有滚动窗口路径规划方法基础上,提出基于正态密度函数的滚动窗口路径规划方法.通过实时检测滚动窗口内的环境信息,结合移动机器人与障碍物之间的距离关系,利用正态密度函数改变机器人偏转角度,实现避障.通过对方法的仿真,表明了所提方法的有效性.     

多维正态总体零均值的假设检验

讨论了在协方差已知或未知情况下多维正态总体零均值假设检验的问题。首先利用降维法，将多维正态总体转化为一维正态总体，然后利用T－统计量或U－统计量来判断拒绝或接受原假设。     

论正态云模型的普适性

分布函数是分析随机现象的重要工具，正态分布是最重要的概率分布，在自然科学和社会科学中应用广泛；隶属函数是模糊集合的基石，正态隶属函数也有广泛的应用。但是，精确确定一个模糊概念的隶属函数已经成为模糊学应用的瓶颈。云模型把随机性和模糊性结合起来，用数字特征熵，揭示随机性与模糊性的关联性，并用来表示一个定性概念的粒度。正态云模型通过期望、熵和超熵构成的特定结构发生器，生成定性概念的定量转换值，体现概念的不确定性。这种特定结构不但放宽了形成正态分布的前提条件，而且把精确确定隶属函数放宽到构造正态隶属度分布的期望函数，因而更具有普遍适用性，更简单、直接地完成了定性与定量之间的相互转换过程。     

对数随机系数自回归模型AR(1)参数矩估计的渐近正态性

在已知对数随机系数自回归时序模型AR(1)的参数矩估计及其相容性的基础上,通过对其协方差函数渐近性质的研究,证明了该矩估计的渐近正态性.     

正态随机矩阵的MTP2性质

给出了正态随机矩阵的定义和一些相关性质,并将正态向量的多元全正二序(MTP2)性质的结论推广到正态随机矩阵.得到随机矩阵和它的任意行向量均满足MTP2的等价关系,以及正态随机样本矩阵为MTP2当且仅当总体的逆协方差阵为M-矩阵等结论.     

结构应力S（t）的平稳正态过程最大值分布

本文讨论结构应力S(t)在设计基准期[O,T]内跨越来一门槛x的规律,获得平稳正态Γ-更新过程和平稳正态Weibull过程样本函数最大值S_M的概率分布表达式和一、二阶矩估计。     

逆自相关函数G—谱估计的渐近正态性

本文证明了自回归滑动平均序列ARPA(p,q)逆自相关函数G-谱估计的渐近正态性。     

回归分析中自协方差估计的渐近正态性

文中证明了回归——时间序列混合模型 y_1=β_1x_(t1)+β_2x_(t2)+…+β_px_(tp)+(ut) 其中u(t)为线性过程;中线性过程u(t)自协方差估计的渐近正态性     

扩散模型复合分位回归估计的渐近正态性

主要研究扩散模型中漂移函数的复合分位回归估计的渐近正态性.基于离散观测样本,利用复合分位回归的方法得到了漂移参数函数的局部估计量,并证明了估计量的渐近正态性.     

非参数回归函数改良核估计的正态逼近速度和重对数律

把已有的误差分解式推广到改良情形，并利用它得到了非参数回归函数改良核估计在样本独立同分布正的正态逼近速度和重对数律。