岭估计的影响函数

本文求出了回归系数岭估计的理论影响函数、经济影响函数和样本影响函数，讨论了岭估计的影响函数与最小二乘估计的影响函数的关系以及与方差扰动模型中的岭估计关于扰动因子导数的关系，定义了岭估计的Ｃｏｏｋ距离，比较了岭估计的Ｃｏｏｋ距离与最小二乘估计的Ｃｏｏｋ距离的稳健性。     

多元岭估计下数据联合影响的分解及数据的交叉影响

本文讨论了多重线性回归中数据对多元岭估计的影响。首先给出了度量数据对多元岭估计影响大小的Ｃｏｏｋ距离及其简化形式，提示了强影响点、高杠杆点、异常点间的内在联系；其次讨论了多组数据对多元岭估计的联合影响与其中每组数据对多元岭估计的影响之间的关系，最后探讨了多元岭估计中数据的交叉影响问题，得到了许多有意义的结果。     

岭估计中的影响度量与相关系数的关系

数据对线性模型的最小二乘估计的影响已有许多研究，但数据对岭估计的影响很少有人研究．吴诗泳和岳珠（ 工程数学学报，１９８９ ，６（１） ：１１５ ～１１９ ．） 研究了剔除一组数据对岭估计的影响．在此，我们继续讨论数据对岭估计的影响，找到了影响度量与相关系数之间的联系，得到了一些有意义的结果．     

生长曲线模型的综合岭估计

该文提出了生长曲线模型回归系数的一种新的有偏估计—综合岭估计,讨论了综合岭估计的优良性、可容许性等性质,给出了其迭代解和极小化均方差的无偏估计解。在综合岭估计下,岭估计、广义岭估计、根方估计成为其特例,从而统一了生长曲线模型的岭估计和根方估计理论。     

一般生长曲线模型岭估计的影响分析

讨论协方差阵扰动对一般生长曲线模型岭估计的影响分析,建立了协方差阵扰动生长曲线模型与原模型间岭估计的一些关系式,给出了度量影响大小的距离测度和计算公式.     

混合系数线性模型参数的岭估计

在连续测量数据情况下,针对模型的复共线性,给出了混合系数线性模型参数的两种岭估计,讨论了岭估计的相关性质,并证明了在均方误差意义下,通过选取适当参数,岭估计可优于最小二乘估计,最后讨论了岭估计的可容许性并给出了岭参数的选取方法。最终得到了岭参数的最优估计。     

广义岭型主成分估计的一些性质

讨论了广义岭型主成分估计的一些性质,引入一种估计的相对效率,证明了广义岭型主成分估计比岭型主成分估计和主成分估计的效率高,并且在Pitman准则下也优于岭型主成分估计和主成分估计.     

岭估计的一个影响度量

提出了预测数据对岭估计的影响一个度量，建立了它与全相关系数的联系，并和岭估计中的ｃｏｏｋ距离作了比较。     

岭估计中的一个影响度量

提出了预测数据对岭估计影响的一个度量，建立了它与全相关系数的联系，并和岭估计中的ｃｏｏｋ距离作了比较．     

齐次等式约束线性回归模型回归系数条件岭估计的效率

研究齐次等式约束线性回归模型回归系数的狭义条件岭估计和广义条件岭估计的效率,证明狭义条件岭估计和广义条件岭估计的效率比最小二乘估计的效率高,并且广义岭估计比狭义岭估计的效率高．     

回归系数的混合估计与最小二乘估计的相对效率

本讨论线性回归模型中,回归系数的混合估计与最小二乘估计的相对效率问题,研究了两种不同相对效率的上、下界。     

更新过程中分布参数的最大似然估计

文中我们讨论了更新过程中分布参数的最大似然估计,证明了最大似然估计是强相合的。     

更新过程中分布参数MLE的重对数律

本文我们进一步讨论更新过程中间隔分布多数的最大似然估计（ＭＬＥ），特别对其收敛速度作了研究，证明了其收敛于真值的速度符合重对数律，并对渐近正态性也作了讨论。     

LR估计的一点注记

证明了ＬＲ估计是一个非线性有偏估计，并得到了一个重要的推论。     

局部线性光滑统计量的a.s.收敛性 --离散样本及连续样本场合

分别研究离散和连续时间样本下局部线性光滑统计量的大样本性质问题;并利用连续时间样本情形下拓展的Borel-Cantelli引理,证明了该局部线性光滑统计量在连续时间下的a-s．收敛性．     

数据序列稳健分析方法的研究

根据稳健统计学的思想，提出了数据序列稳健分析与处理的目标，分析了ＬＳ估计、ＹｕｌｅＷａｌｋｅｒ估计和Ｍ估计的构造特点，提出了通过稳健自相关函数的分析方法．     

对数正态分布无失效数据的可靠性分析

对于对数正态分布的无失效数据问题 ,利用构造先验分布的减函数法给出失效概率的多层Bayes估计 ,从而求出对数正态分布参数与可靠性指标的估计 ,解决了对数正态分布无失效数据的可靠性分析问题     

删失回归模型的随机逼近

讨论了删失回归模型系数的LAD估计．Rao and zhao(1992)提出了一般线性回归模型系数的M估计的随机逼近，本文把这一方法推广到删失回归模型。