对数正态分布的Pearson-x~2距离

研究了对数正态分布的Pearson-x2距离与Pearson-x2最大距离,得到了对数正态分布与正态分布具有 相同的Pearson-x2距离。     

对数正态分布的Pearson-χ2距离

研究了对数正态分布的Pearson-χ2距离与Pearson-χ2最大距离,得到了对数正态分布与正态分布具有相同的Pearson-χ2距离.     

Pearson-χ2的最大距离的性质

在Pearson—χ^2距离的基础上，对Pearson—χ^2距离进行了推广，给出了Pearson—χ^2最大距离的概念，既可克服Pearson—χ^2距离不具有列称性和惟一性的缺点,同时也能保持Pearson—χ^2距离的原有特性．讨论了其性质并与其他的距离进行了比较，最后给出了几类重要分布的Pearson—χ^2最大距离．     

乳化炸药基本粒子的对数正态分布研究

本文利用显微镜法通过自测数据和他人测试数据,研究了乳化炸药基本粒子的对数正态分布,发现这种基本粒子呈对数正态分布,并利用对数正态分布图计算了基本粒子的各种统计平均粒径和基本粒子的单位质量表面积.     

Pearson-x2距离的推广

对数理统计中常用的Pearson-x^2距离进行了推广,得到了一些解析性质,并给出了几个常用距离的关系。     

对数正态分布恒加试验的参数估计

在对数正态分布场合,加速寿命试验数据的统计分析一般都假定尺度参数不随应力水平的变化而变化,但在有些实际问题中这一假定并不满足,为解决这一问题,王炳兴在。对数正态分布场合有非常数尺度参数恒加试验的参数估计”中给出了计算相对简单的点估计。在此基础上,对参数作一些改进,从而使改进后的参数估计在均方误差意义下更优。     

对数正态分布的最小后验风险Bayes判别

设有两个总体G0、G1分别服从参数为(μ0,σ)与(1μ,σ)的对数正态分布.基于寿命数据X、最小后验风险准则,给出了相应的判别分析问题的Bayes判别方法,为寿命判别制定了一个操作简便的规则.     

几种常见分布的Kullback-Leibler距离

研究了两密度函数Kullback-Leibler距离,计算了几种常见分布的Kullback-Leibler距离,得到了几个简单的距离公式.     

对数正态分布参数的UMVUE

讨论与对数正态分布ＬＮ（μ,σ２）均值、方差等有关的二类参数ｅγμ＋ρσ２（γ,ρ已知）与ｅγμ＋ρσ（γ,ρ已知,ρ≠０）的点估计问题,分别得到了它们的一致最小方差无偏估计。作为特例,给出了均值、方差、众数、中位数等的一致最小方差无偏估计     

对数正态分布场合恒加试验的参数估计

讨论了基于恒加试验数据对数正态分布有关参数的最大似然估计和区间估计     

关于Rayleigh分布的Pearson-x^2距离

对Rayleigh分布进行了研究，给出了两个Rayleigh分布之间的Pearson-x^2距离与Pearson-x^2最大距离的表达式，讨论了最大距离的渐近情况，比较了两个Rayleigh分布之间的Pearson-x^2的距离与两个正态分布之间的Pearson-x^2的距离，推演出两者之间的关系式。     

对数正态参数估计的损失函数和风险函数的Bayes推断

方差已知时,给出共轭先验分布为正态分布下,对数正态分布的损失函数和风险函数的Bayes估计,得到其Bayes估计为保守估计的条件.     

广义Gaussian分布的Pearson-x^2距离及其渐近性

利用Pearson-x^2距离和最大距离的定义，探讨了广义Gaussian分布的Pearson-x^2距离及其渐近性，并作为特例得到了Gaussian分布、Laplacian分布的Pearson-x^2距离及其渐近性．     

定时截尾样本数据有缺失情形下单参数对数正态分布的参数估计

主要讨论了在定时截尾样本数据有缺失情形下单参数对数正态分布的参数估计问题,并用极大似然估计的方法对其参数σ进行了估计,最后得出了σ的估计值σ．     

2个Weibull分布的Pearson-χ^2距离

通过对Weibull分布和Pearson-χ^2距离等概念的讨论,给出了2个Weibull分布的Pearson-χ^2距离和最大Pearson-χ^2距离的表达式。