未知误差分布下线性回归模型的非参数自适应估计

对于正态分布误差,线性回归模型的极大似然估计(Maximum likelihood estimate,MLE)与最小二乘估计(Least squares estimate,LSE)是等价的.当高斯性假设不成立时,MLE比LSE更有效.然而,当误差分布未知时,MLE通常是不可实现的.文中给出了未知误差分布下线性回归模型系数的非参数自适应估计,证明了估计量渐近有效于已知误差分布下线性回归模型系数的MLE,并给出了回归系数的一个轮廓似然比检验统计量.     

变形广义极值分布的参数估计及实例分析

本文通过对广义极值(GEV)分布运用二次秩变形映射导出变形的广义极值(TGEV)分布的概率分布函数和概率密度函数,并对TGEV分布的参数进行了MLE和矩估计.用R语言中的optim函数对TGEV分布的参数做了MLE估计,并对此估计方法的偏差和均方误差做了模拟,说明对于TGEV分布来说,MLE估计方法效果很好.最后对变形广义极值分布进行实例分析,给出了TGEV分布拟合的结果,得到分位数及其置信区间的估计,并讨论了所得结果的实际意义.     

基于循序-Ⅰ型删失数据的广义Pareto分布统计推断(英文)

研究了在循序-Ⅰ型删失数据情形下广义Pareto分布的统计推断问题,讨论了广义Pareto分布未知参数的最大似然估计(MLE).由于数据的缺失,采用EM方法来获得参数的MLE.基于遗失信息原则,给出了观测Fisher信息矩阵,进而给出未知参数的区间估计.通过数值模拟,讨论本文提出的方法.     

分组与删失数据下几何分布的参数估计

研究了当寿命分布为几何分布时,观测数据分组与可能删失的情况下的参数估计,利用EM算法求出了参数的MLE估计,在平方损失下得出了参数的Bayes估计,并应用近似Beta分布加权和的方法得出了参数的近似的Bayes置信下限.     

截尾泊松分布参数MLE的渐近有效性

进一步研究了截尾泊松分布参数MLE的大样本性质,证明该估计具有渐近有效性.     

三个Gamma分布尺度参数的线性函数在无约束和树序约束下估计量的比较

讨论了三个Gamma分布总体的尺度参数的线性函数在树序约束下的估计问题.在均方误差标准下,给出了尺度参数的线性函数在树序约束下的极大似然估计(MLE)控制无约束条件下的无偏估计(UE)的充分条件.     

基于EM算法和Gibbs抽样的污染模型的参数估计

研究简单回归模型中响应变量受到另一随机变量序列污染时,模型参数和污染系数的估计,运用EM算法给出了两类污染数据回归模型的参数的极大似然估计(MLE),并用Gibbs抽样的方法给出了未知参数的Monte-Carlo估计.     

MERSS下Pareto分布刻度参数的估计

研究了动态极值排序集抽样(MERSS)下帕累托(Pareto)分布里刻度参数（a,c)的极大似然估计(MLE)和Fisher信息量.证明了MERSS下c参数MLE的存在性和唯一性,MERSS下c携带的Fisher信息量大于简单随机抽样(SRS)下携带的Fisher信息量.     

基于完全样本的两参数Weibull分布的参数估计

结合概率图、数值计算方法及Monte-Carlo法给出了在完全样本下两参数Weibull分布参数极大似然估计(MLE)的数值解和区间估计的枢轴量,最后针对具体实例利用随机模拟实现了极大似然估计和区间估计,效果良好.     

左截断右删失数据下几何分布参数的点估计

证明了左截断右删失数据下几何分布参数极大似然估计的存在唯一性,给出了由EM算法得到的参数的迭代公式,进行了随机模拟试验,结果表明参数的MLE和EM估计的精度都较高.     

拟似然函数法处理无失效数据

利用修正似然法思想,提出了引进失效信息后的极大似然估计法,具体给出了指数分布及Weibull分布场合参数的拟极大似然估计,且进行了实例计算.     

海南省CPI数据一致性的统计分析

选择1988--2008年海南省CPI的统计数据,从Weibull分布中参数的极大似然估计的角度,在形状参数未知的情况下,用随机模拟的方法给出其分位数,很好地解决了异常值的问题,并对异常值所对应的经济学含义给出了合理的解释．     

Weibull分布和极值分布场合下简单步进应力加速寿命试验的最优设计

产品的加速寿命试验被用来较快地获得关于产品寿命分布的信息.本文研究了Weibull分布和极小值分布下简单步加试验的最优设计问题.为解决Nelson折算法对极小值分布的数据处理产生特殊情况的问题,作者应用近年来一些新的研究成果,将位置-尺度分布中的尺度参数设为随应力变化的量进行最优设计.给出一实例,并将其推广到更一般的形式.     

华北落叶松人工林直径分布预测模型构建

【目的】基于不同直径分布预测模型(Weibull分布模型、Gamma分布模型、Lognormal分布模型),构建包含华北落叶松林分因子的直径分布线性混合效应模型,有助于分析直径分布对林分因子动态变化的响应。【方法】利用塞罕坝华北落叶松人工林标准地调查数据,应用最大似然估计法(Maximum Likelihood Estimation, MLE)估计模型参数,通过K-S(Kolmogorov-Smirnov)检验、C-V(Cramer-von Mises)检验、A-D(Anderson-Darling)检验对模型适用性进行检验,基于最优模型构建华北落叶松人工林直径分布线性混合效应模型。【结果】塞罕坝华北落叶松人工林直径分布最优模型为Weibull分布;基于最优模型,构建了包含优势高、断面积、对数密度的线性混合效应模型,当3个参数随机效应方差-协方差结构和误差项结构均为对角矩阵结构[UN(1)]时,模型的拟合效果最好。包含位置、尺度、形状3参数随机效应项模型的决定系数R²分别为0.895、0.888、0.801,均方误差(MSE)分别为5.365、1.724、1.151,均方根误差(RMSE)分别为2.316、1.313、1.073,拟合结果均较好。【结论】线性混合效应模型具有较好的预测直径分布能力,可为精准预测华北落叶松人工林直径分布提供理论依据和技术参数。     

Weibull分布下绕线联轴器双应力加速寿命试验研究

针对绕线联轴器具有较长的工作寿命,其可靠性很难快速评定的问题,采用恒加试验方法,进行了绕线联轴器双应力加速寿命试验及其失效寿命数据的统计分析;在加速寿命试验中,通过对绕线联轴器的失效机理进行分析,确定了加速应力及加速模型,采用Escobar-Meeker（E-M）法确定了加速寿命试验的条件矩阵;失效寿命数据的统计分析中,假设绕线联轴器的寿命服从威布尔分布,利用威布尔概率纸检验和巴特利特检验相结合的方式对绕线联轴器的寿命分布进行检验;利用极大似然估计法（MLE）和最佳线性无偏估计法（BLUE）确定分布模型的形状参数和特征寿命,并对参数估计方法进行了分析比较;对绕线联轴器双应力恒加试验数据的统计分析表明：绕线联轴器的寿命可用双应力逆幂律-Weibull精确描述,获得了加速应力-寿命模型,某型绕线联轴器在正常转速水平1000r／min,正常扭矩水平0.6Nm下可靠性指标的最佳线性无偏估计。     

区间删失数据情形下GE分布参数的最大似然估计(英文)

讨论了样本数据为区间型数据时参数的最大似然估计问题.当数据为区间删失情形时,参数最大似然估计的精确表达式不存在,甚至近似解都很难得到.由于区间型数据是一种不完全数据,所以利用EM算法来求参数的近似最大似然估计.为了演示,提供了一个真实寿命数据分析的实例.     

关于Weibull分布MTBF定时试验的置信限

Weibull情形下,在对MTBF(Mean Time Between Failure)定时试验进行严格的数学描述基础上,得到了不同于以往的极大似然估计,并利用样本空间排序法找出了MTBF在一定意义下的最优置信限.     

确定威布尔分布三参数的一种计算方法

威布尔分布是描述部件寿伞的一种极为主要的分布,本文对确定威布尔分布的三参数,给出了一种试探性算法,方法简单、实用。     

基于威布尔分布的水电设备费用模型研究

对于现代设备管理信息系统的新模式,建立了水电设备全寿期费用定量模型．将设备在全寿命周期内的费用划分为购置费和维护费,分别建立了基于时间分摊的投资费用模型和基于威布尔分布的维护费用模型,分析了威布尔分布函数的各个参数的性质,讨论了水电设备的最小费用和最佳使用寿命的求解方法．针对维护费用模型中的不确定性问题,给出了两参数威布尔分布函数拟合方法,采用线性回归方法对参数进行估计,最后给出了参数求解的实例．     

Wibull分布在识别变压器局部放电中的应用

针对不同局部放电源产生不同幅值分布的脉冲，设计了5种典型的变压器人工缺陷局部放电模型，对来自不同放电源的脉冲幅值分布进行了比较，如电晕放电、沿面放电和内部气隙放电，用Weibull概率函数进行分析，并用最小二乘法对Weibull分布进行参数估计，最后用克莱姆法则对结果进行检验。结果表明，此概率函数与局部放电幅值分布吻合，用Weibull分布的参数值可以识别不同的放电源，在两个或多个放电源混合的情况下，用混合Weibull模型可以分离局放信号，得出每种放电现象幅值分布的参数值和标准平均值，根据这些参数就能量化重叠的局部放电现象。