基于MATLAB小样本的最短置信区间

研究了小样本抽样正态总体参数的最短置信区间,对单峰非对称分布给出了最短区间估计MATLAB实现;并通过实例分析其对小样本区间估计的优越性.     

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。     

基于贝塔分布的最优置信区间研究

基于贝塔分布的概率特征性质,该文研究了一类特殊的贝塔分布的最优区间估计; 进而,将得到的区间估计与等尾置信区间进行了比较.结果表明:使用最短置信区间作为未知参数的区间估计,估计的精度得到显著提高.最后,利用数值模拟的方法给出了贝塔分布的最短区间估计用表.     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

泊松分布参数估计的比较研究

研究了泊松分布点估计及区间估计,并证明了样本均值是参数λ的优良估计量。利用贝叶斯统计分析方法,在取先验分布为共轭分布的情形下,给出了最大后验密度可信区间,即最短可信区间,并通过实例与经典区间估计进行了比较。     

均匀分布的优良特性及其应用

研究了均匀分布的优良特性,用均匀随机数生成其它随机数,在取先验分布为共轭分布的条件下,用贝叶斯统计方法给出均匀分布参数的最短可信区间。     

伽玛分布参数的最优区间估计和最佳双边检验

用传统方法得到的伽玛分布参数的置信区间显然不是最短,因而在这个意义上讲也不是最优的。本文从理论上给出伽玛分布参数的最优区间估计和在犯第二类错误的概率累积最小意义下的最佳双边检验。