普通大学生速度轮滑滑跑教学的讲解与示范

通过多年的教学实践,对普通大学生速度轮滑教学的讲解与示范作了简明的概括,指出教师在进行速度轮滑教学讲解与示范时应严格掌握技术要领,并选择最佳的动作示范位置,正确细腻地做出分解动作,使学生更加直观地了解速度轮滑运动.     

LNQD样本最近邻密度估计的相合性

本文在LNQD样本下研究最近邻密度估计的相合性,给出弱相合性、强相合性、一致强相合性以及它们的收敛速度的充分条件,同时研究了失效率函数估计的一致强相合性。     

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。     

固定设计下回归函数局部线性核估计的渐近性质

讨论固定设计下,局部线性核估计内部和外界地区的渐近性质．固定设计下回归函数局部线性核估计具有自适应性,在内部地区和外界地区具有相同的收敛速度．     

Maximum likelihood estimator for the proportional hazards model with incomplete information

Right randomly censored data with incomplete infor-mation are frequently met in practice.Although much study about right randomly censored data has been seen in the proportional hazards model,relatively little is known about the inference of regression parameters for right randomly censored data with in-complete information in such model.In particular,theoretical properties of the maximum likelihood estimator of the regression parameters have not been proven yet in that model.In this paper,we show the consistency and asymptotic normality of the maxi-mum likelihood estimator of unknown regression parameters.     

估计量无偏性的证明

目前在点估计的理论和实用中 ,无偏性占据很重要的地位 ,对与同一参数的不同的点估计量 ,无偏性是对估计量最基本的要求 ,无偏估计量的证明 ,关键在于求出未知参数 θ的估计 θ的期望     

标值点过程非参数估计的中偏差原理

考虑标值点过程的非参数核密度估计的中偏差,我们得到逐点中偏差原理且给出了速率函数的表达式,其中主要工具是Cramer方法．     

青海云杉自由授粉家系遗传变异与基于BLUP的改良代亲本选择

【目的】最佳线性无偏预测(BLUP)方法是对遗传种质在不平衡环境下利用混合线性模型方程对育种值进行无偏预测,可有效估算与剔除环境效应,反映真实遗传效应,有较高精确性。应用BLUP方法估算育种值用于改良代亲本选择,对于青海云杉的遗传改良具有积极的参考价值。【方法】本研究在对13 a和14 a的两批青海云杉种子园自由授粉子代测定林的树高遗传分析基础上,利用BLUP方法,通过构建亲缘关系矩阵,对树高育种值进行估测。【结果】结果表明家系及家系和区组互作效应显著影响树高。两批青海云杉种子园自由授粉子代树高的家系遗传力分别为0.17和0.36,单株遗传力均为0.07。基于混合线性模型的BLUP方法估算家系亲本无性系树高育种值和真实树高、单株树高预测值和真实值均具有极显著相关关系,相关系数分别为0.99和0.86。根据家系亲本无性系育种值选出20个优良家系,根据优良家系后向选择母本无性系建立改良种子园的树高现实遗传增益分别为36%和26%。根据单株树高育种值采用配合选择方法从两批家系试验林各选出20个改良代优树,根据前向选择子代优良单株的树高预期遗传增益分别为7.6%和7.9%。【结论】对比后向选择和前向选择树高的遗传增益发现,青海云杉高世代育种中可优先后向选择,选择优良家系母本无性系建立1.5代改良代种子园。     

The effect of target function on the predictive performance of the two‐stage ridge estimator

The main thrust of this study is to consider the problem of simultaneous prediction of actual and average values of the simultaneous equations model through the target function of Shalabh (Bulletin of International Statistical Institute, 1995, 56, 1375–1390). We focus on the predictive performance of the two‐stage ridge estimator with the motivation for eliminating the disorder arising from multicollinearity. An optimal biasing parameter of the two‐stage ridge estimator is derived by a minimization process of prediction mean square error. In addition, an optimal estimator for the weight of observed value in target function is attained theoretically. The results inferred from a numerical example and a Monte Carlo experiment provide a dramatic improvement in the predictive ability of the two‐stage ridge estimator.     

线性回归模型的一类新约束型LIU估计

针对带线性约束型的回归模型复共线性问题,提出了一种新估计,称之为修正约束型LIU估计,给出了新估计的性质.在均方误差准则基础上证明了在一定条件下,修正约束型LIU估计优于最小二乘估计、岭估计、修正岭估计和约束型LIU估计,最后讨论了新估计的可容许性.