有限混合广义误差分布的极限分布

作为正态分布的推广,广义误差分布是在统计中是应用最广泛的分布之一。有限混合分布在现代统计中的整个发展过程中作为一个模型得到了广泛的研究和应用.这篇文章在广义误差分布的一个重要不等式的基础上研究了有限混合广义误差分布的尾部性质,得到了它的尾部的渐近性质,同时得到了Mill’s率。然后利用有限混合广义误差分布的尾部渐近性质讨论了同服从该分布的独立随机变量序列最大值的极限分布以及如何选择适当的的规范化常数使得最大值的分布收敛到双指数分布。     

对数广义误差分布极值的收敛速度

对数广义误差分布在统计学中应用十分广泛.Liao等人（2012）对对数广义误差分布的尾部特征和最大值的极限分布做了研究;此处,在Liao等人研究的基础上,讨论了同服从对数广义误差分布独立随机变量序列最大值的收敛速度,得到它的逐点收敛速度.     

对数麦克斯韦分布的渐近性质

作为麦克斯韦分布的推广,提出了对数麦克斯韦分布.然后研究了它的Mills不等式和Mills率,得到了该分布的尾部表示和最大值分布的极限分布以及点点收敛速度.最后,研究了有限混合对数麦克斯韦分布的极限分布,得到了最大值分布的渐近分布和相应的规范化常数.     

有限混合费希尔分布极值密度函数的渐近性质

设有限混合费希尔分布的分布函数由■确定,通过对有限混合费希尔分布尾部表达式的精确展开,判断了在线性赋范和幂赋范条件下的极值分布类型分别为■和F∈D_p(Φ₁).基于有限混合费希尔分布极值分布的渐近展开式,推导出在线性赋范和幂赋范两种不同条件下极值密度函数收敛的高阶渐近展开式,得到有限混合费希尔分布极大值密度收敛到Fréchet极值分布密度的结论.     

混合总体中广义似然比检验研究的进展(英文)

在正则统计模型中,广义似然比检验其方法简洁而有效.但在经济、生物学等领域中有着广泛的应用的混合总体中,因其正则条件不再成立,使得广义似然比检验要困难复杂得多.概述了在混合模型中广义似然比检验研究的进展,特别是检验统计量渐近分布的新进展.     

指数分布极值的分布和矩的渐近展开

研究了指数分布规范化最大值的分布和矩的渐近性质,并在最优赋范常数的条件下得到了指数分布规范化最大值的分布和矩的渐近展开,这些展开能够用来得到规范化最大值的分布和矩趋于相应的极值的分布和矩的收敛速度。     

φ-混合样本下密度函数在有限点处的联合渐近分布

在φ-混合样本情形下,利用大小分块技术和矩不等式研究有限点处密度函数核估计的联合渐近分布,证明了渐近分布为多元正态分布.同时作为该结果的一个应用,还给出了任意两点处密度函数差的估计的渐近分布.     

指数分布极值的分布和矩的渐近展开

研究了指数分布规范化最大值的分布和矩的渐近性质，并在最优赋范常数的条件下得到了指数分布规范化最大值的分布和矩的渐近展开，这些展开能够用来得到规范化最大值的分布和矩趋于相应的极值的分布和矩的收敛速度。
     

广义误差分布熵系数与最小相对熵的研究

为直观描述分布尾部特征及两分布之间的差异程度，基于Kulllback-Leibler距离研究广义误差分布熵系数的变动情况，从另一角度说明正态分布满足最大熵原理，尾部特征极不明显，且推导出两个广义误差分布之间的最小相对熵及性质，克服了相对熵的非对称性质，并且确定了不同参数的变动范围对应的最小相对熵形式。     

有关原根的一种分布性质

利用广义 Kloostermann和估计研究了同余方程 aa≡ 1 ( modn)在原根集 A={a| 1≤ a相似文献   

广义Cochrane和在四分之一区间上的分布

研究了广义Cochrane和在四分之一区间上的分布性质,利用特征和与Dirichlet L-函数的均值估计以及周期Bernoulli多项式的性质,得到一个较强的渐近公式.     

模p剩余系中Lehmer DH数分布的推广

利用广义Kloostermann和估计以及三角和方法讨论了模p剩余系中LehmerDH数的分布性质,得到一个分布的渐近公式.     

对数广义误差分布极值的渐近展开

研究了同服从对数广义误差分布独立随机变量序列{X_n,n≥1}的规范化最大值的极值分布展开性质.     

有限混合费希尔分布极值分布的收敛速度

研究有限混合费希尔分布极值的极限分布,得到了线性赋范条件下最大值分布收敛到极值分布的逐点收敛速度.     

广义logistic分布的收敛速度(英文)

本文作者考虑了独立同分布情形下广义logistic分布和混合广义logistic分布最大值的渐进分布及其赋范常数,并得到了相应的最大值收敛到极值分布的点点收敛速度.     

φ-混合样本下分布函数在有限点的联合渐近分布

本文在φ-混合样本情形,通过大小分块方法和利用矩不等式首次构造并证明φ-混合样本下分布函数在有限个点处的核估计的联合渐近分布,得到联合渐近分布服从多元正态分布。     

关于整数及其逆的差

研究了整数及其逆的误差项均方值估计.利用广义Bernoulli数、Dirichlet L-函数的均值定理,给出一个渐近公式,所得结果表明该类函数具有较好的渐近分布性质.     

关于广义二次Kloosterman和的混合均值

目的研究广义二次Kloosterman和的混合均值估计问题。方法利用解析方法。结果给出一个较强的渐近公式。结论该和式具有较好的渐近分布性质。     

基于T-X变换的广义指数威布尔分布及性质

指数威布尔分布因为具有单峰、浴盆和单调形状的失效率函数图像,广泛应用于工程学、生物医学、电子等领域.基于T-X变换技术和指数威布尔分布,提出一类广义指数威布尔分布族,这类分布族尾部具有更大的灵活性.当另一个基准分布具有简单的解析表达式,如正态分布、冈贝尔分布、对数正态分布、对数逻辑分布时,此类分布的数学处理非常方便.借助于二项式展开定理,讨论了此类分布族的相关统计性质,得到了分位数、概率加权矩、熵的解析表达式.     

有限个广义渐近拟非扩张型映象公共不动点的逼近

引入具混合误差的N步迭代序列,并在一般的Banach空间上给出了具混合误差的N步迭代序列强收敛于有限个具有公共不动点的广义渐近拟非扩张型映象的一个公共不动点的充分必要条件。本文的结果推广了大量现有成果。