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.     

几种非正态总体未知参数的贝叶斯假设检验问题

利用贝叶斯统计思想总结了两种常见的假设检验方法,在此基础上针对双边检验H0∶θ=θ0,H1∶θ≠θ0,提出了构造参数θ的否定域,即求出参数θ的置信概率为1-α的最大后验区间D,区域Θ-D为参数θ的否定域.检验θ是否在否定域内,若在就否定H0.研究了四类非正态总体几何分布、负二项分布、威布尔分布和瑞利分布的未知参数的贝叶斯假设检验,并给出了相应的否定域.     

艾拉姆咖分布参数多重模糊假设检验的贝叶斯方法

模糊假设检验问题是应用统计推断和统计决策中处理模糊概念的一种比较重要的情形.对于艾拉姆咖分布参数的模糊假设检验问题,本文在特定的损失函数下研究了其贝叶斯解,并给出了数值算例.其中,先验分布考虑了Jeffreys先验和共轭先验.     

关于分布卷积的假设检验

讨论了依赖于经验分布函数统计量概率分布上界的估计,建立了对P(xy)形式的非参数假设检验方法。同时,在半参数密度函数比模型下建立半参数的假设检验方法。最后,从统计模拟角度比较了非参数方法和半参数方法。     

均匀分布位置参数一种估计的渐近分布及应用

对区间长度为定值均匀分布位置参数的点估计量进行了研究,得到位置参数点估计量的渐近分布,讨论了渐近分布的相关性质,给出了位置参数的区间估计及其假设检验方法.     

正态总体分布参数的Bayes假设检验

本文用Ｂａｙｅｓ统计思想研究了正态总体分布参数的假设检验问题。     

定数截尾样本下Lomax分布的统计分析

首先讨论了Lomax分布参数的最大似然估计;其次在其中一个参数已知时,给出了另一个参数、失效率及可靠度的置信区间;最后对两参数分别进行了假设检验,给出了拒绝域,并通过实例得到了相关结果.     

关于相关子样的转换

如所知,对于取自正态母体的独立子样,有统计量服从X2－分布、t－分布、F－分布,从而可对母体参数进行假设检验,本文证明当随机变量是取自正态母体的相关子样时,通过转换,也有统计量服从X’－分布、t－分布、F－分布,从而同样可对母体参数进行假设检验。     

具有部分缺失数据的两个对数正态分布总体参数的估计和检验

研究了部分缺失数据下的两个对数正态分布总体的参数估计问题以及两个总体参数相等的假设检验问题,证明了估计的强相合性和渐近正态性,同时给出了检验两总体参数相等的检验统计量以及检验统计量的极限分布.     

置信系数不变下异方差的接受域的优良性及效果研究

本文主要采用拉格朗日乘数法,探讨两正态总体方差比的置信区间对应下的假设检验的接受域的优化效果问题.从理论证明和实证的角度得出第一参数和第二参数大小的变化对优化的效果有明显不同的影响,这对实际工作者在实践中调节两参数的大小来得到更为优良的统计结论有较重要的参考意义.     

伽玛分布参数的最短区间估计与最佳双边检验

证明了伽玛分布参数的最短区间估计与最佳双边检验是存在且唯一的,同时给出了最短区间估计与最佳双边检验需满足的条件;并与传统的区间估计和双边检验进行了比较,得出在小样本情况下讨论参数的最短区间估计和最佳双边检验是必要的。     

Poisson分布中未知参数的精确置信区间

 用假设检验法构造了Poisson分布中未知参数的置信下限和上限,及精确置信区间,为实际应用提供了理论依据.     

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。     

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。     

负二项分布参数的贝叶斯区间估计问题

研究了在先验分布为贝塔分布下,负二项分布未知参数θ的贝叶斯区间估计方法。借助Beta分布与F分布的关系给出了参数θ的一般后验区间估计,并给出了参数θ的最短后验区间估计的条件极值解法。通过对参数取值不同的密度曲线形状的讨论分析和数值实例对比,得出结论：在小样本情况下,最短置信区间估计方法值得采用。     

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。     

限制参数空间上位置-尺寸分布族的参数区间估计

利用同变估计法给出了在限制参数空间上位置-尺度分布族参数的条件分布,进而在给定置信水平1-α的条件下求出了参数的区间估计,利用此方法讨论了两个常见实例[1]并与Fiducial方法[2]的计算结果进行比照,结果表明该方法是可行的并且更有操作性.