关于二项分布参数经验Bayes估计的收敛速度的一点注记

证明了二项分布参数的两个经验Ｂａｙｅｓ估计的收敛速度的上下界均为Ｏ（ｎ－１）的阶，并指出该收敛速度是最好的．这个结论是对Ｌｉａｎｇ（１９８９）的结果的改进．     

关于负二项分布的Q控制图

探讨了工序输出为负二项分布的近似标准正态变换控制图—Ｑ图，给出了当参数ｐ已知及未知情况下，绘制Ｑ控制图的变换公式，特别是当ｐ未知时，这对于实时监控小批量生产工序及在工序起始阶段没有充分的数据估计参数时是十分有用的，这种Ｑ控制图具有标准的控制限及通用的控制图管理程序。通过实例，对Ｑ控制图与常规的休哈特控制图进行了比较，从而确认了Ｑ图的有效性，最后，对负二项分布的Ｑ图进行了若干评注。     

关于“可容许性的一个矛盾”一文的注记

举例说明了文献［１］中的一个结果是不正确的并给出了修正的结果。     

二项分布参数的线性组合的Γ—极小极大估计

本文对二项分布的参数的线性组合在参数的一阶矩和二阶矩的某些限制条件下的Γ-极小极大估计进行了讨论。     

分组寿命数据置信区间的一种改进

当寿命分布是指数分布时,王炳兴和王玲玲（1993） 给出了一种简单直接的求平均寿命区间估计的方法。结合他们的结论对其中一些细节进行了适当的改进,使得到的区间估计更为合理。     

离散型随机变量的分布律与Toeplitz矩阵

本文分别利用对数分布的随机变量分布律和负二项分布的随机变量的分布律构造出两类Tocplitz矩阵,并讨论其特征,得到了一些较好的结果.     

保费收取次数为负二项随机序列的风险模型

讨论了保费收取次数是负二项随机序列时的情形,得到了破产概率满足的Lundberg不等式和破产概率的上界.     

二项分布的单因素方差分析初探

当资料的总体服从正态分布及方差齐等条件，可用方差分析的方法对总体进行假设检验。当资料的总体服从二项分布时，我们认为只要样本含量相差不十分悬殊．亦可用方差分析方法对总体进行假设检验。     

De Movire—Laplace定理及应用

介绍DeMovire Laplace定理 ,给出该定理在生产实践中的广泛应用     

一类新的损失函数下负二项分布模型的Bayes可靠性分析

在一类新的加权平方损失函数下,给出了负二项分布可靠度的Bayes和多层Bayes估计,并利用E Bayes方法给出了负二项分布可靠度的E Bayes估计.针对得到的3种估计,给出了数值模拟,结果表明:E Bayes估计比多层Bayes估计优良.