基于椭球等高分布混合模型的聚类方法

为解决有限混合分布模型的聚类分析中分量密度函数选择问题,通过研究广义多元分析理论,提出了基于椭球等高分布混合模型的聚类算法.首先,利用与正态分布有许多相似性质的椭球等高分布族来构造混合分布模型,并引入标签变量,将基于椭球等高分布混合模型的聚类转化为模型参数估计问题;然后,通过极大似然估计法和EM算法进行模型一般变量参数...     

矩阵F分布与矩阵T分布在左球分布类中的推广

利用任意非负Borel函数的教学期望与随机向量的密度函数的关系,通过随机矩阵的变换,证明了左球分布定义的矩阵F和矩阵T仍然服从矩阵F分布和矩阵T分布,从而将矩阵F分布和矩阵T分布推广到左球分布类.这一结果扩大了椭球等高分布的应用范围.     

EVS椭球等高矩阵分布中的正态性刻划

近年来多人研究了模型误差服从椭球等高分布情况下的性质,并得出较好结论.在假定样本服从向量椭球等高分布情况下,进一步完善样本来自正态分布的等价性刻划.     

椭球等高分布族下随机矩阵商的特征根分布

在椭球等高分布族情形下,讨论广义非中心Wishart短阵商的特征根精确分布问题,并给出了一般情形下广义非中心F统计量的特征根精确分布。     

生长曲线模中一个二次估计的非负最优性

给出了准椭球等高分布下生长曲线模型中ｔｒ（ＣΣ）是ｔｒ（ＣΣ）的一致最小方差非负二次无偏估计的充要条件。这里Σ≥０是未知矩阵，ｍΣ是Σ的一定意义下的最小二乘估计。     

多元线性模型中一个协差阵函数的二次估计问题（Ⅱ）

考虑多元线性模型，其中满足ε（ｉ）＝１，２，…，ｓ独立，即ε（ｉ）服从椭球等高分布，这里Σ≥０未知，已知且是一个特征函数｝，随机变量Ｒ≥０，Ｒ与η同分布，而随机向量在ＥＲ２＞０，ＥＲ４＞∞及α＝ＥＲ４／ｐ（ｐ＋２）—（ＥＲ２／Ｐ）２≠０的条件下，对任给矩阵Ｃ＝Ｃ＇，得出了ｔｒ（ＣΣ）的一致（关于Σ≥０）最小方差不变二次无偏估计存在的充要条件以及其具体形式，同时也给出了在椭球等高分布下ｔｒ（ＣΣ）是（ＣΣ）的最优估计的充要条件的简便证法，以及含正态的椭球等高分布族下，ｔｒ（ＣΣ）的最优估计的存在性问题。     

椭球等高分布族的Mills比

本文定义和研究了椭球等高分布族的Mills比,得到了一些有趣的性质,特别是我们得到了多元正态Mills比的一个重要性质,根据这个性质,我们可以导出Mills比的一系列不等式,同时,我们讨论了三类特殊椭球等高分布的Mills比。     

生长曲线模型中一个二次估计的非负最优性

给出了准椭球等高分布下生长曲线模型中ｔｒ（ＣΣ￣＊）是ｔｒ（ＣΣ）的一致量小方差非负二次无偏估计的充要条件。这里Σ≥０是未知矩阵，Σ￣＊是Σ的一定意义下的最小二乘估计。     

联立方程内生变量系数Ⅳ估计量的精确分布

在联立方程中扰动项遵循第三类椭球等高分布时,导出了单一方程内生变量系数的工具变量法(Ⅳ)估计量的精确分布.     

多元正态分布与椭球等高对称分布有关概率的计算

值得遵从多元正态分布和遵从椭球等高对称分布的随机向量在ｎ维空间Ｒ＾ｎ中的第一象限的概率积分值相等。