变换数据生长曲线模型的参数估计

本文主要讨论变换数据生长曲线模型有关参数估计的问题，给出了保持ＧＭＥ，容许性范围不变的变换（Ｃ１，Ｃ２），在γｋ（ＣｉＸｉ）＝γｋ（Ｘｉ），ｉ＝１，２不成立时，提出了Ｂ的一种新的有偏估计，给出了其相对效率的上界，证明了这种有偏估计在ＭＳＥ准则下可优于变换数据的ＧＭＥ，甚至也可优于无变换的ＧＭＥ。     

刻度平方误差损失下Pareto分布参数的Bayes估计

讨论了给定容量n的一个Pareto样本X1,X2,…,Xn,在刻度平方误差损失函数下Pareto分布参数的Bayes估计,证明了这一估计是可容许的,并给出了Bayes的置信下限.     

基于经验分布函数快速收敛的信噪比估计器

通过Kolmogorov-Smirnov检验，基于经验分布函数（EDF）的信噪比估计器在宽信噪比范围内对各种多级星座的信噪比估计都是有效的.然而，在本地累积分布函数（CDF）和EDF之间需要进行大量的匹配操作和加法运算.基于这个问题，提出了一种通过线性多项式连续迭代来加速匹配过程的信噪比估计器.在保证估计精度的前提下，使用"以直代曲"的思想，用线性多项式的根不断迭代逼近最大距离曲线的零点，并将零点所对应的信噪比作为接收信号信噪比的估计值.仿真结果表明，与原算法估计器相比，该方法的迭代次数减少了90%以上，降低了原算法的匹配复杂度和运算量.与现有降复杂度的估计器相比，该估计器具有更快的收敛速度和更好的估计性能.      

正态总体标准差的两个无偏估计及性质

针对正态总体情形,给出总体标准差的两个新的无偏估计量,并且证明了这两个估计量具有相合性与渐近方差为零的性质,最后对于其中结构较繁琐的估计量给出它的简化计算公式.