关于充分统计量证明的两个定理

文中给出了证明充分统计量的两个定理,由此得到证明充分统计量相对简单的方法。     

充分统计量的证明及其相关结论

讨论了二种证明充分统计量的方法,并给出了几个相关结论.     

关于数理统计学中充分统计量教学的体会

充分统计量是数理统计教学的一个难点,学生往往感到难以理解与掌握。该文从参数估计的思想以及概率函数分解的角度探索了一个引入充分统计量概念和建立其数学定义的新的教学方法。     

基于先验的贝叶斯先验选择方法

在一个参数的可选先验类中选择一个合理的先验问题,类似于从参数空间中估计一个恰当参数的问题.基于这一观点,利用贝叶斯分析的后验分布理论,先得出先验的后验分布计算方法,再根据先验的后验分布确定出合理的先验,从而建立了一个基于先验的贝叶斯先验选择方法,它是ML-Ⅱ先验的一个拓广.     

基于参数的贝叶斯先验选择方法

在一个参数的可选先验分布类中选择一个合理先验的问题，类似于从参数空间中估计一个恰当参数的问题．基于这一观点，利用贝叶斯分析的后验分布理论，先求出参数的后验分布，再根据后验分布中各个先验的相对似然选取似然最大的先验为合理先验，从而建立了一个基于参数的后验分布的先验选择方法，它是ML-Ⅱ先验的一个拓广．     

基于充分统计量的在线背景减除方法

提出了一种使用高斯混合背景模型和充分统计量的在线背景减除算法——在线k-means算法.该算法不同于EM(期望最大化)算法的硬分配,而是使用k-means的软分配,使用充分统计量能够更有效地统计数据的变化,并且提高在线算法的速度和收敛性.实验结果表明:在实时监控应用中,在线k-means算法能有效检测运动目标,且计算速...     

贝叶斯分析中先验分布优选的方法

在一个参数的可选先验分布类中选择一个最优先验密度的问题,类似于从参数空间中估计一个恰当参数的问题,或类比为从决策类中选择出最优决策的问题.从这一角度出发,就可以借助统计学中已有方法,建立一套关于先验分布选取的合理方法,同时能估计其精度.     

贝叶斯分析中先验分布优选的方法

在一个参数的可选先验分布类中选择一个最优先验密度的问题,类似于从参数空间中估计一个恰当参数的问题,或类比为从决策类中选择出最优决策的问题.从这一角度出发,就可以借助统计学中已有方法,建立一套关于先验分布选取的合理方法,同时能估计其精度.     

函数一致连续的充要条件及其应用

讨论了定义在有限开区间（n,6）和无限区间[a,＋∞）上的函数的一致连续性,给出函数的一致连续的几个充要条件。     

量子统计的极限判据及其在<电子线路>中应用

基于统计物理,得到了量子统计的极限判据Ｍ》ｈ,利用该判据可对《电子线路》教材中有关公式进行推导,并对一些基本问题进行分析与总结。     

空间统计学及其在公共卫生领域中的应用

经典统计学处理公共卫生数据空间属性数据的能力不足,空间统计学具有优势,由此得到广泛应用.目前空间统计学在公共卫生领域主要应用有:疾病制图、分布格局探测、空间相互关系分析、病因分析以及时空预警等方面.     

贝叶斯学派丰富和发展了古典统计学

贝叶斯学派和古典统计学派在统计的基础理论和方法上一直存在争议．本文运用对比分析的方法，从兼容、发展、精确度客观等四个方面，论证贝叶斯学派丰富和发展了古典统计学．     

科普产业的界定及统计分类

 分析了产业的一般定义及分类,对科普产业做了初步界定。应用产业研究的一般方法,结合科普产业的特点,探讨了科普产业的基本分类和统计制度。界定科普产业有按照产品统计(可称产品统计法)、按照行业法统计2种思路,2种统计方法各有利弊。现阶段统计科普产业时,应充分发挥2种方法的长处,兼容而得。     

Excel在数理统计计算中的应用

介绍了一些利用Excel 进行数理统计计算的方法和技巧.用Excel 能方便计算的数理统计方法有一元线性回归、曲线回归、方差分析以及假设检验统计量的临界值等.     

关于次序统计量的联合分布与应用

设总体X具有连续的分布函数F(x)以及概率密度f(x),X(1),X(2),…,X(n)为次序统计量.得到了任意k个次序统计量的联合密度的一般形式.     

钻井布局中旧井均可利用的充要条件

对网格平移进行了研究 ,定义了｜ pipj｜ =max{min{｜ai-aj｜ ,1 -｜ai-aj｜} ,min{ ｜bi-bj｜ ,1 -｜bi-bj｜} } ,及｜｜IP｜｜=maxij ｜PiPj｜证明了钻井布局问题旧井可利用的充要条件为｜｜IP｜｜≤ 0 .1 ,同时该条件为解决钻井布局的优化问题提供了很好的算法     

多元统计在食品科学中的应用

介绍了多元统计中的响应面分析、主成分分析、聚类分析、模糊统计等分析方法在食品分析、产品开发、科学试验中的应用。     

范数可微的充分条件

本文证明[1]和[2]中所给出的范数Gateaux可微的充分条件实际上是范数Frechet可微的充分条件,并给出较[1]和[2]弱的范数Gateaux可微的充分条件。