二项分布参数的信仰区间估计

利用信仰推断得到单个二项分布参数的信仰分布,由此给出了参数的信仰区间估计。通过数值模拟对信仰区间估计与其它区间估计进行了比较,模拟结果表明信仰区间估计优于其它区间估计。     

瑞利分布参数的最短区间估计

研究了瑞利分布参数的区间估计方法。给出了瑞利分布参数的最短区间估计方法;通过一个实例介绍了最短区间估计方法的应用;最后指出最短区间估计方法比传统区间估计方法所具有的优越性。     

指数分布冷贮备单元的串联系统产品的统计分析

考虑寿命服从指数分布的冷贮备单元串联而成的系统,给出了参数的矩估计、极大似然估计和逆矩估计,并通过大量Monte-Carlo模拟考察估计的精度,得到矩估计和极大似然估计优于逆矩估计.同时,还给出了参数的精确区间估计和近似区间估计,通过大量Monte-Carlo模拟考察了区间估计的精度,得到参数的精确区间估计优于近似区间估计.     

逐次定数截尾模型下双参数指数分布的区间估计

基于逐次定数截尾模型下,讨论了双参数指数分布形状参数和尺度参数的区间估计,得到了两参数的区间估计和联合区间估计.最后以估计区间的最短长度为标准,通过数值模拟得到参数的最优区间估计方法.     

负二项分布参数的两种区间估计

研究了负二项分布参数的区间估计方法,给出其两种区间估计方法.首先给出负二项分布参数的精确区间估计方法;其次给出大样本近似区间估计方法.最后通过数值例子介绍这些区间估计方法的应用.     

逐步增加II型截尾下Pareto分布参数的区间估计

基于逐步增加的Ⅱ型截尾,讨论了Pareto分布形状参数和尺度参数的区间估计。得到了两参数的区间估计和联合区间估计。最后以估计区间的最短长度为标准,通过数值模拟得到参数的最优区间估计方法。     

Gompertz分布尺度参数的最短区间估计

研究了Gompertz分布尺度参数的极大似然估计和区间估计方法,给出了Gompertz分布尺度参数的最短区间估计方法;通过实例验证了尺度参数的置信区间包含其极大似然估计值,指出了最短区间估计方法较传统区间估计方法的优越性。     

基于指数模型的R=P(Y<X<Z)统计推断（英文）

文章讨论了接收器工作特性曲线(ROC)指标R=P(Y X Z)的统计推断问题,分别给出了R的不同点估计和区间估计,其中点估计包括最大似然估计和贝叶斯估计,区间估计包括正态近似区间估计、精确区间估计以及贝叶斯可信度置信区间估计。通过数值模拟,比较了上述估计方法的优劣,并且给出了选择不同估计方法的建议,数值模拟结果表明上述估计方法是可行的。     

基于指数模型的R = P(Y < X < Z)统计推断

文章讨论了接收器工作特性曲线（ROC）指标R = P(Y < X < Z)的统计推断问题，分别 给出了R的不同点估计和区间估计，其中点估计包括最大似然估计和贝叶斯估计，区间估计包括正 态近似区间估计、精确区间估计以及贝叶斯可信度置信区间估计。通过数值模拟，比较了上述估 计方法的优劣，并且给出了选择不同估计方法的建议，数值模拟结果表明上述估计方法是可行的。     

广义区间估计及其最优性〔Ⅲ）

在提出了广义区间估计以及其上的最优性概念之后，证明了广义区间估计与假设检验的最优性之间的关系，推演了若干重要区间估计的最优性．     

广义区间估计及其最优性(Ⅲ)

在提出了广义区间估计以及其上的最优性概念之后,证明了广义区间估计与假设检验的最优性之间的关系,推演了若干重要区间估计的最优性.     

基于贝塔分布的最优置信区间研究

基于贝塔分布的概率特征性质,该文研究了一类特殊的贝塔分布的最优区间估计; 进而,将得到的区间估计与等尾置信区间进行了比较.结果表明:使用最短置信区间作为未知参数的区间估计,估计的精度得到显著提高.最后,利用数值模拟的方法给出了贝塔分布的最短区间估计用表.     

两正态分布总体变异系数差的区间估计

通过参数Bootstrap方法和广义推断方法得到了两正态分布总体变异系数差的区间估计,并通过模拟计算比较两种方法的优劣.利用Bootstrap方法,得到了参数Bootstrap样本,计算两总体变异系数差的区间估计;采用广义区间估计法,分别构造两个正态分布总体变异系数的广义枢轴量,求解两正态分布总体变异系数差的区间估计,最后通过模拟计算比较两种区间估计.研究结果表明,广义推断法能够更好地进行区间估计.     

伽玛分布参数的最短区间估计与最佳双边检验

证明了伽玛分布参数的最短区间估计与最佳双边检验是存在且唯一的,同时给出了最短区间估计与最佳双边检验需满足的条件;并与传统的区间估计和双边检验进行了比较,得出在小样本情况下讨论参数的最短区间估计和最佳双边检验是必要的。     

关于无穷区间估计与假设检验的最优性

在提出无穷区间估计以及其上的最优性概念之后，证明了无穷区间估计与相应假设检验的最优性之间的关系，及推演了若干重要的无穷区间估计的最优性．     

基于非规则分布样本的航段油耗区间估计

飞机航段油耗估计是航空公司进行节能减排的重要基础。多因素影响下的航段油耗样本的非规则分布特征会导致一般的区间估计方法得到的估计区间质量较低,针对以上问题,提出了基于支持向量分位数回归(support vector quantile regression, SVQR)和Bootstrap相结合的航段油耗区间估计方法。利用SVQR非对称形式的绝对值残差最小化的思想估计航段油耗的条件分位数,并将其作为Bootstrap的输入来估计航段油耗总体的统计量,由于相同机型、航段的油耗样本总体满足正态分布,最后构建一定置信度的估计区间。实验结果表明：该方法的估计区间可信度更高、平均带宽更窄、提高了估计区间的质量。该方法能为航空公司合理的估计油耗及制定碳排放监测计划时提供参考。     

指数分布区间型删失数据的可靠度最优置信下限

由于测量仪器的精度,测量方法等原因,往往不能得到产品精确的失效时间,得到的是区间型删失数据.本文讨论了指数分布区间型删失数据下的可靠度最优置信下限的估计问题.首先采用极大似然估计方法对指数分布区间型失效数据的失效率进行了估计,然后对每个区间型失效数据采用期望值对其失效时间进行估计,通过估计出的失效时间估计出了可靠度的最优置信下限,并给出了计算机模拟结果.     

泊松分布参数估计的比较研究

研究了泊松分布点估计及区间估计,并证明了样本均值是参数λ的优良估计量。利用贝叶斯统计分析方法,在取先验分布为共轭分布的情形下,给出了最大后验密度可信区间,即最短可信区间,并通过实例与经典区间估计进行了比较。     

均匀分布中参数的区间估计

在均匀分布场合中,分别用枢轴量法、参数的Bayes的估计、信仰水平为1-α的区间估计方法,并给出了三个不同的区间估计,并对这三个区间做了总结.     

基于中位数排序集抽样的区间估计

利用中位数排序集样本的次序统计量来构造未知总体中位数的区间估计,证明了新估计具有适应任意分布性,并系统验证了新区间估计的精度一致高于排序集抽样下总体中位数的区间估计。最后将针叶树的一组真实数据进行了实际应用。