关于秩和检验的一点注记

本文对两个样本容量相等的情况下，如何使用秩和检验做了详细补充说明。     

正态分布未知参数的联合序贯验后加权检验方法

在进行抽样试验时,采用传统的假设检验方法进行决策所需的样本容量通常是比较大的,而充分利用在进行抽样试验之前所能获得的关于总体分布未知参数的验前信息,在Bayes理论的基础上,采用序贯验后加权检验方法可以有效地减小试验所需的样本容量。对正态分布总体的均值与方差参数均未知时的联合序贯验后加权检验方法进行了深入分析,给出了在抽样试验之前确定假设检验问题所需样本容量和决策阈值的计算方法,并结合雷达探测距离的以往实际试验数据和结果进行了对比分析,验证了该方法在减小样本容量及提高试验效费比方面的有效性。     

假设检验中无差别区域问题的讨论

理论上,假设检验会出现两类决策错误:“弃真”和“取伪”.在实际应用中,可能出现这样一种特殊情况:真值与假设值的差异微小到可以视为二者相等,即存在着无差别区域.对于无差别区域内不等于假设值的真值,只要样本容量足够大,显著性假设检验几乎以概率1拒绝原假设,这显然不符合实际应用的需要.本文对实际应用中假设检验的检验目标进行了修正,限定样本容量的取值范围,使假设检验的决策结果更为客观合理.     

基于预测值均方的影响分析方法

本文提出一种刻划数据对线性回归分析影响大小的新度量，这种度量考虑每组数据对全部n个试验点处的预测值的影响，以预测值的均方为标准．它不仅描述了强影响点和高杠杆点、异常点之间的关系，而且揭示出了数据影响大小和样本容量n之间的关系．进而从理论和数值例子两方面说明了这种度量的优越性．     

样本率比较的假设检验及其应用

本文针对两个样本率的比较问题，构造一个正态模型对其进行检验，并阐述这类检验在实际中具有非常广泛的应用。     

(Ga-Ga)模型最佳样本容量确定方法

本文讨论了在形状参数β0已知,尺度参数θ0未知的情况下Gammer分布共轭于Gammer分布模型下的二行动线性决策问题的抽样净益(ENGS)的计算公式以及最佳样本容量的确定方法.     

广义均衡模糊C均值聚类算法

模糊C均值聚类(FCM)算法是一种快速有效的聚类算法,但它没有考虑各类样本容量的差异, 其最小化代价函数会导致聚类判决有利于少样本类.提出一种新的聚类算法—-广义均衡模糊C均值聚类, 通过对模糊C均值聚类最小化代价函数的改进,使得样本容量在聚类代价函数中发挥效用, 从而弱化了样本容量差异对聚类判决的干扰.讨论分析了该算法的性质,模糊隶属度的推导突破了FCM解析解的约束. 通过仿真实验,验证了所提出算法的有效性.     

纱线毛羽的分布特征与试验样本容量

文章围绕国家标准《纱线毛羽测定方法——投影计数法》中确定试验样本容量的原理,首先对纱线毛羽的分布规律,包括纱线上毛羽的出现规律和纱线毛羽伸出长度的规律等作了探讨。在这基础上指出了样本容置应考虑的方面,阐述了对每次测定应有的纱线片段长度,每个卷装纱线测试的次数和每批量需要样品卷装数的确定根据和计算方法。     

全级配混凝土强度试验的样本容量及大小试件强度的比值

运用统计学理论给出了全级配混凝土试件强度的概型分布,导出了试验样本容量与变异系数之间的关系式,对全级配混凝土强度与其对应湿筛后混凝土强度之间的比值进行了统计分析,给出了该强度比值的概型分布及其相应的置信区间,为工程应用提供方便。     

关于抽样调查中总体方差预先估计法的理论分析

主要讨论了在抽样设计中影响检疫本容量的重要因子——总体标准差的预先估计法：“试点调查法”、“历史优选法”、“结构预测法”和“极值法”，并详细阐述了这四种方法的应用原理和应用方法，为押样实际工作提供了几个总体方差预先估计的理论依据。