基于正确登记概率的普查直接多报估计

基于现有的普查直接多报估计量,在二重抽样调查下,对样本小区登记人口数梳理分类,构建基于正确登记概率的普查直接多报估计量,以解决前者由于计数对象不确定而造成的多报虚增问题.创新之处在于:构建样本小区下登记人口数的指标体系,提出基于正确登记概率的普查直接多报估计量、发生重报估计量和重报估计量,并将普查直接多报估计量与基于正...     

方差未知时两个正态总体均值序条件下的估计量

讨论了两个正态总体均值在序条件下的改进估计量,样本均值是期望的极大似然估计量,当期望满足序条件且方差未知时,用方差的极大极小估计量代替方差得到了关于期望的一类估计量,此类估计量改进了样本均值.     

Warner模型中的Jackknife方法

本文在二值敏感问题随机化调查的wamer模型中引入了Jackknife方法．构造了总体敏感属性比例的Jackknife估计量πJ并讨论了估计量的性质.进而构造了Jackknife估计量方差的估计量方差的估计量.对于一个人为总体计算得到通常估计和Jackknife估计的有关数值结果,说明了本文提出的方法在实际中是一个可用的方法．     

渐近无偏矩估计量

给出了极值指数γ的一类渐近无偏的矩型估计量,当估计量中的上端顺序统计量的个数k取得较大时,其渐近方差比较稳定,并给出了k的选择.在估计量的偏度修正过程中,给出了二阶参数ρ的估计量.     

重尾分布中二阶参数的渐近无偏估计

基于统计量T_(n,k)(K),先提出二阶参数的有偏估计量,再通过2个有偏估计量的线性组合构造了一类二阶参数的渐近无偏估计.在二阶正则条件下,研究了估计量的相合性;在三阶正则条件下,研究了估计量的渐近正态性.最后通过模拟,在特定条件下,将此无偏估计量ρn,k(K~(1,2),α,t*(ρ,β))与Goegebeur提出的估计量ρ_(n,k)(K~(1,2),α_1,α_2,l)的均值和方差进行模拟比较,结果表明,提出的无偏估计量表现更好.     

重尾指数估计量及其伪估计量的渐近关系

将重尾指数估计量的随机门限替换为非随机门限,得到了伪估计量,然后建立了原始估计量和伪估计量之间的渐近关系.     

线性限制下联立方程组模型的可识别性与参数估计

给出了带线性方程间限制的联立方程组模型的可识别定义及间接最小二乘估计量、两步最小二乘估计量、三步最小二乘估计量的解析表达式．进一步在可以理解的条件下证明了这些估计量的一相合性和渐近正态性．随机模拟的例子表明这些方法中三步最小二乘估计是最好的．     

风险函数在点估计理论结构中的应用

根据在点估计中应用风险函数不同估计量下风险大小，提出了评价估计量优劣的三个准则，为选取符合实际要求的估计量提供了有效的方法，并给出了应用示例.     

初始编码及最大序列号均未知时总体容量的估计

实际生活中,很多产品的序列号是连续的,估计出最大序列号就知道产品的总产量.例如二战中德军坦克数量的估计就是初始编码为1时最大序列号的估计.但在很多商业活动中,需要估计某产品在某个时间段的产量.本文研究这种初始编码及最大序列号均未知时总体容量的估计问题,从不同角度提出6个估计量:有放回抽样时极大似然估计量以及它的Jackknife法、近似法、迭代法及区间长度法得出的相应估计量及无放回抽样时的最小方差无偏估计量,然后通过大量随机模拟来评价这6个估计量的无偏性和均方根误差的相对大小.模拟结果表明:极大似然估计在小样本时表现欠佳,Jackknife法确实可以改进偏倚,后4个估计量的表现不论是有放回还是无放回抽样均相差不大,最小方差无偏估计量在无放回抽样时表现最佳.     

基于删失数据估计医疗费用的新方法(英文)

为了基于删失数据更好的估计医疗费用均值,提出了一种与以往不同的估计方法,并且在Markov假设下根据这种方法给出了一种无偏的分层估计量.采用了几种不同的方法进行数据模拟,来比较这一估计量和其他几种估计量的表现,进而说明了这一估计量的优越性和稳健性.并且还说明了在不同情况下应选择何种估计量以达到最优效果.最后,讨论了这一估计量可能的改进措施以及这一方法在回归模型中的应用.     

正态总体方差的一类估计

给出了正态总体方差的一类估计,讨论了估计量的性质,将估计类在Pitman准则下进行了比较.     

单正态总体下抽样分布的一个证明

利用随机向量独立性的相关性质、变量变换定理以及数学归纳法给出单正态总体下样本均值与样本方差的独立性以及样本方差的抽样分布的一种证明方法.     

协方差的最优二次型无偏估计

在二维总体与正态分布具有相同的前四阶矩的条件下,利用矩阵迹的一个不等式,讨论了协方差的二次型估计.证明了一个常用的估计量为协方差的最小方差二次型无偏估计.     

多个正态总体均值为指定常数的检验方法

本文绐出一种关于多个独立同方差正态总体均值为指定常数的检验方法,该方法简单且功效高。     

两正态总体方差比的最优区间估计和最佳双边检验

用传统方法得到的两正态总体方差比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。从理论上推求给出了两正态总体方差比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。     

正态总体方差假设检验中两类错误的探讨

定义了正态总体方差检验的OC函数,探讨了其性质,并给出了一种控制两类错误下最小样本容量确定的方法.且可应用于实际工作中.     

正态母体抽样分布及其应用

本文论述正态母体抽样中,样本方差及样本标准差的有关性质,并改进统计计算中的一个近似计算公式,通过具体计算,论证修正后的公式优于原来的公式。     

总体方差矩估计检验的样本崩溃点

检验的样本崩溃点是样本中能逆转当前判决的离群值的最小比例。本文给出了总体方差矩估计检验的样 本崩溃点,并分析了该样本崩溃点的渐近正态性。     

统计量服从特定分布的充要条件

当正态总体的方差未知时，人们常用t检验法来检验总体的均值．事实上，这种检验方法并不一定要求总体是正态分布，甚至样本之间的独立性要求也不是必要的．本文的目的是研究t检验的适用范围，给出了二维随机向量构成服从t分布统计量的充要条件．出于类似的目的，还给出了二维随机向量构成服从Dirichlet分布及F分布统计量的充要条件．     

对U检验法使用的探讨

本文就假设检验中U检验法的使用不慎而对检验效果的影响通过数学推导逆行了分析探讨。指出在总体均值的假设检验中,当检验时采用的总体方差不是其真值时,必会导致检验的势函数值发生变化,检验中犯第一、二类错误的概率增大,同时对总体均值进行区间估计的置信度也受到影响。因此,左进行生产或工程实验中,为提高检验效果,少犯错误,应尽可能正确地推定新生产工艺或工程变更后的总体方差,不要盲目、简单地套用U检验法的检验程序。如果新总体的方差不易推定,则应采用T检验法进行检验。