协方差分析的一种算法

给出了在协方差分析中,对任何局部参数进行检测时使用Ｆ－统计量的简明表达式,也给出了具体的算法。     

基于不同分布样本的两样本U—统计量投影残差的指数收敛…

本对基于不同分布样本的两样本Ｕ－统计量，研究了在核函数有界或满足一定条件的非有界时其投影残差的指数收敛速度，得到了相当于独立和的类似结果。     

多元Cp统计量

对回归模型ｙ＝β０＋βｌｘｌ＋．．．＋βｌｘｔ，把Ｃｐ统计量推广到ｑ≥１的情况，得到Ｃｐ＝（２ｐ－ｔ－１）ｑ＋（ｎ－ｔ－ｑ－２）ｔｒ〔（ＲＳＳ）＾－１（ＲＳＳｘ－ＲＳＳ）〕，并讨论了Ｃｐ的若干统计性质。     

U-统计量的Edgeworth展开及其随机加权逼近

探讨了独立样本情形下U－统计量的分布的渐近展开，在较一般的条件下证明其Edgeworth展开的余项之误差可达到o(n^-1/2)，并构造精度为o(n^-1/2)的随机加权逼近。     

基于Cp统计量的自变量选择原则

对回归模型ｙ＝β０＋β１ｘ１＋…＋βｔｘｔ（其中ｙ是ｑ×１随机向量，βｉ为ｑ×１维参数向量），提出在ｑ≥１的情况下，基于Ｃｐ统计量的自变量的选择原则：选择自变量是子集Ｐ，使其相对应的Ｃｐ值满足条件ＣＰ≤γα（ｔ，ｎ－ｔ－１，ｑ）．     

次序统计量和的渐近分布（Ⅱ）

设｛Ｘｎ，ｎ≥１｝是狡立同分布随机变量列，Ｘｎ，１≤…≤Ｘｎ，ｎ是Ｘ１，…，Ｘｎ的次序统计量，对非负实数Ｐｎ     

单输入单输出回归模型的异方差性检验

在研究木材材质特性时，通常将木材本身看作一个系统，输入不同的影响因素，如含水率、密度、节子、腐蚀等会得到不同的机械力学特性，而相关的回归分析一直是在对上述各测试观测值的方差齐性默认的情况下进行的，并未对其方差异性进行过深入研究．本文研究基本系统的单输入单输出回归模型的方差齐性检验问题．通过推导得到似然比检验统计量与Score检验统计量，并且基于参数的正交化得到修正的似然比检验统计量与修正的Score检验统计量，并利用Monte-Carlo方法模拟了几种统计量的功效，结果显示，这几种检验统计量都有很好的检验效果．     

关于顺序统计量分布的一种证明

介绍了顺序统计量的概念，并利用多元随机变量的联合分布与边缘分布之间关系，求出顺序统计量的分布，并通过实例加以描述。     

RS随机序关系的一个非参数统计检验方法

构造了一个非参数统计方法以检验两个随机变量之间的RS随机序关系，利用L-统计量的性质得到了该检验统计量的渐近正态性．     

两样本相等性的面积统计量检验

分布相同的非参数假设检验是统计学者一直关心的问题之一.关于面积统计量检验总体相等性,提出新的面积统计量TA1,TA2,TA3,TA4及相应的Bootstrap统计量TA1^,TA2^,TA3^,TA4^,并利用投影寻踪(PP)技术扩展到多维情况.证明了它们在原假设下有相同的极限分布,并进行了大量的模拟试验,验证选择上述统计量的合理性.     

实证资产定价研究中的t统计量比较与应用

通过比较实证资产定价中Fama-MacBeth横截面回归和组合水平分析中的四类常见t检验统计量,发现White异方差调整的t统计量与普通t统计量一致,且是一阶自相关系数调整的t统计量和Newey-Westt统计量的特例.通过组合水平分析发现约84.1％的序列存在显著的一阶自相关系数,因此使用自相关性调整的t统计量是必要...     

多组独立样本下一般统计函数的渐近性质

统计学家PaulJanseen等人于1984年引入了一般统计函数类，巧妙地运用Gateaux微分及U统计量的一些结果得到了一般统计函数类的渐近正态性质，本文在他们工作的基础上进行了推广，引入了多组样本条件下的一般统计函数类，并利用Generalized-U统计量的性质及Gateaux微分得到了多组独立样本下一般统计函数的渐近正态性质。     

随机约束线性回归模型参数估计的影响分析

讨论了带随机约束的线性回归模型的影响分析及强度影响的探测问题,利用数据删除法,导 单点剔除模型下参数的混合估计与原模型下对应估计的相互关系,并利用Ｃｏｏｋ统计量、Ｗｅｌｓｃｈ－ｋｕｈ统计量和协方差比统计量,分别给出了剔降单个数据点对参数估计的影响度量和协方差比通过数据模拟列子主明了此方法的有效性。     

利用鞍点逼近与Bootstrapping方法估计统计量的分布

统计量分布的确定是统计推断的一个关键工作，在总体分布已知的条件下，鞍点逼近在很多场合可以给出统计量分布的良好近似．在介绍鞍点逼近方法的基础上给出了一个结合鞍点逼近与Bootstrapping方法估计统计量分布的方法，解决了总体分布未知的条件下统计量近似分布的估计问题，并以样本均值的分布为例进行了讨论。     

基于高阶统计量信号检测的研究

研究了高阶统计量（主要是三阶累积量）在信号检测中的应用，探讨了信号检测的高阶累积量算法.利用高斯噪声的高阶累积量的零均值特性，用计算机对SNR=20dB和SNR=0dB的输入信号进行模拟仿真，并将检测结果与原始信号进行比较，从结果上看执行效果较好．     

二维顺序统计量的概率分布

研究了二维样本的次序统计量的分布问题,给出了依第一分量排序的次序统计向量的分布的计算公式,证明了在给定第一分量的一个次序统计量的条件下,第二分量的次序统计量的条件分布与某个一维样本的次序统计量的分布是相同的。     

具有EGARCH-norm误差项时序的ADF单位根检验

在泛函中心极限定理基础上,给出了带有AR类滞后阶序列的检验统计量的极限分布及其证明;通过Monte Carlo随机模拟在EGARCH-norm条件下的单位根检验,给出了检验统计量的临界值及其实际扭曲水平和势。结果显示,用t(■)统计量要比用t■统计量更有效。     

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。     

统计学中自由度概念的认识

样本统计量的自由度是统计学中的基本概念。不同的样本统计量有不同的自由度,其差别来自于样本统计量的结构。以样本方差为例,证明了样本统计量是统计量中包含的独立样本信息的个数。     

一种推广的非高斯相关噪声中高斯信号的时延估计方法

介绍了高阶统计量与互相关运算相混合的方法，在对非高斯相关噪声中，高斯信号进行时延估计中的应用。该方法首先计算出观测的四阶累积量，然后利用累积量投影公式计算二阶统计量，最后利用互相关方法确定信号的时延参数。仿真结果与二阶和三阶统计量相结合的混合方法进行了比较。结果表明该方法具有优越性。