二维反向失效率和一类二维分布

介绍了二维反向失效率,引入一个新的度量来研究两个随机变量的相依性,考虑了反向失效率成比例时的二维分布函数情形,并且基于分布函数指数表达式得到了一类新的二维分布.     

相依样本条件t-分位数核估计的强收敛速度

在一定条件下,得到了φ混合样本条件t分位数的核估计强收敛速度,即定理　对同分布的φ混合样本(X1,Y1),…,(Xn,Yn)∈Rd×R1,若 X1具有边际密度函数f; 条件分布函数F(y｜x)在(x,θx(t))的邻域内具有连续的密度函数f(y｜x); ∑nφ(n)<∞; h=(n-12logn)1d 1,0相似文献   

关于随机截尾数据的进展

在研究截尾可靠性试验中，有时会遇到随机截尾数据．从3个方面介绍了随机截尾数据的进展状况：关于分布函数F（x；θ）与截尾函数G（x）的研究；基于观察数据{（zi，δi），i=1，2，…，n}似然函数的研究；随机截尾数据的发展方向．指出了在随机截尾数据研究中需要解决的几个问题．     

图的反全符号控制数

设G=（V,E）是一个非空图,对于一个函数f∶V（G）∪E（G）→{-1,1},则称f的权重为w（f）=∑x∈V（G）∪E（G）f（x）。若x∈V（G）∪E（G）,定义f[x]=∑y∈NT[x]f（y）。如果对所有的x∈V（G）∪E（G）都有f[x]≤1,则称f是图G的一个反全符号控制函数。G的反全符号控制数定义为γ＊...     

混合泊松分布的随机序

研究了混合泊松分布类的随机控制序、失效率序以及失效率函数, 证明了混合泊松分布类相对其结构分布类的随机控制序(失效率序)是保随机控制序(失效率序)的, 但是结构分布类相对其混合泊松分布类的随机控制序却不一定是保随机控制序的, 并通过实例证明了混合泊松随机变量的失效率函数并非都是递增的.     

强混合删失样本密度函数估计的r阶相合速度

基于删失样本,研究α-混合序列下密度函数f（x）的核估计fn（x）的r（0〈r≤2）阶相合性,并给出其r阶相合速度;证明失效率函数λ（x）的r阶相合速度．     

捕食与被捕食者模型的反射函数与周期解

利用Mironenko的反射函数理论,给出了捕食与被捕食者模型的反射函数为F（t,x,y）=（x,F2（t,x,y））^T时,F2（t,x,y）的具体表达式,并讨论了该模型周期解的性态.     

关于复合函数的讨论

复合函数反应了在具体问题中出现多个变量之间的一种锁链的依赖关系。提出复合函数的目的在于把函数看成复合函数之后，就可以把复杂的函数拆成若干个较简单的函数来研究。定义：设函数y二人X）定义域为数集M，函数X一一X）定义域为数集A，G是A中使u＝9（x）EM的x的子集，若G非空，即石一xDxEA，9（x）EMI羊wxEG按照对应关系中，对应堆—一个XEM，再按对应关系f对应唯—一个y，即vXEG都对应唯—一个y，于是在G上定义了一个函数，称为函数X一9（X）与y一f（）的复合函数，记为：y一人中（x）」，x6G，u称为中间变量。p的值域范围…     

不同损失函数下不同无信息先验的Bayes估计及比较

讨论了采用损失函数L2（θ,δ）=aθ^m（δ（x）-x）^2时,在二项分布场合下关于产品合格率的不同无信息先验分布下的Bayes估计,并从Bayes风险的角度,对损失函数为L2（θ,δ）=θ（δ（x）-x）^2。的Bayes估计与[1]中所得的Bayes估计进行了比较。从而得出了采用损失函数L2（θ,δ）=θ（δ（x）-x）^2进行Bayes估计较优的结论。     

一类常微分方程的积分解

本文给出以下形式的微分方程的积分解：其中　为实数｜αs｜＞0,｜λ｜＞0,｜λ｜＞0,s＝1,2,3,…,kj,j＝1,2…,n－2k;λ＝　　｛｜αs｜,｜λj｜｝,y（x）为（－∞,＋∞）上的有界函数,则方程Pn（D）f（x）＝y（x）且满足f（x）＝O（e（λ｜x｜））;x｜→∞的解f（x）＝Cn（x－t）y（t）dt,其中Cn（x）＝　当y（x）为以1／h为周期的有界实函数时,上述方程的解为f（x）＝（x－t）y（t）dt,其G（n,h）P（x）＝     

离散指标下的最近邻判别分析

设(θ,X),(θ_1,X,),…,(θ_n,X_n)是独立同分布的随机向量,θ∈{0,1},X∈x{0,1,2,…相似文献   

GBVE-指数模型结构可靠度估计

设二元随机变量(X,Y)的联合生存函数为F(x,y)=exp{-[(x/θ1)1/8+(y/θ2)1/8]8},0＜x,y＜∞,0＜δ≤1,0＜θ1,θ2＜∞,把它称作GBVE (θ1,θ2,δ).考虑串联系统两元件的应力服从GBVE (θ1,θ2,δ),强度服从指数分布的应力一强度模型,分别在应力参数和强度参数未知的...     

Extreme value distributions of mixing two sequences with the same MDA

Suppose [(i), i>or=1] and [Y(i), i>or=1] are two independent sequences with distribution functions F(X)(x) and F(Y)(x), respectively. Z(i,n) is the combination of X(i) and Y(i) with a probability p(n) for each i with 1相似文献   

一种加权对称损失函数下一类指数分布模型参数的估计

对刻度参数指数分布模型c(x,n)θ-v e-T(x)/θ提出了一种新的损失函数——加权p,q对称熵损失函数L(θ,δ)=θp/pδp +δq/qθq -2(p,q＞O,q＜v),并用它研究了刻度参数θ的估计.得到了参数θ的最小风险同变估计与Bayes估计的一般形式与精确形式,这两种估计形式比已有文献中相应形式更为简捷...     

随机场回归分析中非线性参数的最小一乘估计的相容性

讨论了随机场 ξ(x) =f(x ;θ) +ε(x) ,在f(x ;θ)为依赖于θ的非线性情况下 ,由观察值 ξ(x) ,在集合△→∞时 ,得出θ的最小一乘估计的相容性 .     

复合Linex损失函数下Gamma分布的尺度参数的Bayes估计

在复合Linex对称损失函数下,当Gamma分布Γ（θ,α）的尺度参数θ（形状参数α已知）的先验分布π（θ）服从Gamma 分布Γ（λ,β）时,得到了尺度参数θ的唯一的Bayes估计δB.同时,对尺度参数θ的Bayes估计δB讨论了其可容许性.其结果是：当c=0,d＊＜d＜∞时,估计量δB是可容许估计.     

一类无穷维空间中向量值函数的最佳平方逼近问题

讨论带参数θ的向量值函数 x(ζ,θ)的最佳平方逼近问题 ,并举出相应的例子 .     

一类分布之大分位数及尾端点之估计

x1,x2,……,xn为独立同分布序列，公共分布函数F(x)属于吸引场Gy(y∈R)之一．在一定的条件下，给出了F(X)的大分位数估计量及其渐近分布．当y＜0时，在二阶正规变化条件下给出F(x)的尾端点的估计量及其渐近分布．两种情形下均可得到对应参数的渐近置信区间．     

随机删失下指数分布参数MLE的一些结果

考虑指数总体... 公式 其中,θ>0是未知数。本文证明基于随机删失观察的参数θ的参数MLE 是渐近minimax有效的,即对某损失函数W(.), 其中, I(θ)是删失观察的信息函数。此外,还建立了重对数律及 的r(≥2)阶均方误差不等式