回归函数改良核估计的收敛速度

回归函数的核估计在通常情况下需要核函数具有有界支撑 ,随机变量Y要求具有l阶矩 ,其中l>1。在核函数改进为包括无界支撑甚至不可积 ,并且去掉了对Y的矩的其它要求的情形下 ,讨论了回归函数改良核估计在完全样本及在删失样本情形下的收敛速度 ,得出了与原来情形同样的结论 ,推广和改进了文献 [1- 2 ]的相应结果     

对称熵损失下工序能力指数C_p的估计

研究工序能力指数在对称熵损失函数下的最小风险同变估计（MRE）和Bayes估计,给出MRE估计的精确形式,并对置信度为1-α的区问估计给出临界值,同时,证明Bayes估计是可容许的．     

多维和多重递推辅助变量辨识算法

对带白色观测噪声的多维自回归(AR)模型,应用相关方法,分别提出了多维和多重递推辅助变量(RIV)算法,给出了未知AR参数的强一致估计;推广了一维RIV算法。提出了模型噪声和观测噪声方差的信息融合估值器,它们具有强一致性。一个仿真例子说明其有效性。     

广义离散系统降阶Wiener滤波、平滑和预报

应用现代时间序列分析方法,基于Kalman滤波和白噪声估计理论,对于广义离散随机线性系统的一种典范型,提出降阶Wiener状态估值器,可统一处理滤波、平滑和预报问题,并且能减少计算负担,便于实时应用.一个仿真例子说明其有效性.     

一类非线性离散系统的自适应控制

针对一类非线性离散系统 ,利用 Lyapunov方法和加权最小二乘估计设计了一种自适应控制器 ,在对非线性 (不加增长条件约束 )的情况下 ,得到了闭环系统的全局跟踪性能 .     

节育器系统的可靠性分析

对宫内节育器系统的寿命进行了分析、建模,并进行了参数估计,得到其寿命的Ｗｅｉｂｕｌ分布的解析表达式,最后对某地区的实际情况进行了分析,结果令人满意.     

广义协方差改进估计的优良性

对半相依回归线性系统,我们周期地使用迭加信息的方法,得出了回归系数广义协方差改进估计。这个估计系列的方差是单调不增的。它改进了回归系数的协方差改进估计。特别当m=2时,我们不对误差向量的分布及设计阵之间的关系作出任何假设,而得到广义协方差改进估计的极限便是BLUE的结果;当协方差阵未知时,得到了两步估计的表达式。     

广义帕累托分布的应力-强度可靠性的贝叶斯估计

基于不同形状参数的广义帕累托分布,讨论应力-强度参数的贝叶斯估计.通过模拟得出在平方损失函数和0-1损失函数下的贝叶斯估计值比较相近;有先验信息条件下的贝叶斯估计的均方误差值低于无信息先验条件下的贝叶斯估计的均方误差值.     

相依回归系统参数的一种有偏估计

对二个相依回归方程组成的线性系统,提出两种新的有偏估计广义岭型协方差改进估计和广义岭型两步协方差改进估计．讨论了这两种估计的优良性质,给出的这两种估计是岭型协方差改进估计和岭型两步协方差改进估计的推广．     

聚集数据线性模型一种有偏估计

文章对病态的聚集数据模型,提出了新的有偏估计,其中对模型中的参数要求大于零。讨论了这种新的有偏估计的优良性,证明了此估计改进了岭估计(均方误差意义下),推广了已有的结果。