恒加试验中F(t-μ/σ)型寿命分布参数线性无偏估计的改进

给出了F(t-μ/σ)型寿命分布在恒加试验中，加速方程的两个系数a和b，以及尺度参数σ的一种新的最优线性无偏估计，所得到的估计比常用的加权最小二乘估计a和b，以及线性无偏估计σ的方差更小，且计算较为简便。最后，讨论了常见F(t-μ/σ)型寿命分布参数μ、σ在定时截尾试验下的近似无偏估计以及它们的方差、协方差。     

重积分计算的分层抽样原理

Ｋ重积分的计算中，我们对联合概率密度函数ｆ（ｘ１，ｘ２，…，ｘｋ）实施有限加权展开然后，按照各联合概率密度ｆｉ（ｘ１，ｘ２，…，ｘｋ）摸拟抽样值｛ｇ（ξ（ｉ，ｔ）），ｔ＝１，２，…，Ｎｉ，ｉ＝１，２，…，Ｌ｝，由下式建立Ｊ的估计量证明了这种分层抽样方法降低方差，同时给出最小方差的一般原理．     

NQD样本下非参数回归函数最近邻密度估计的相合性

在样本为平衡的两两 NQD的情况下得到了非参数回归函数m(x) 的最近邻估计mn(x) 的相合性.得到弱相合的充分条件比在样本序列((xn,yn),n≥1)为平稳-混合情况下得到的mn(x)的弱相合性的充分条件弱.     

一类加权损失函数下正态分布均值参数的同时估计

1 引言 设X_i,i=1,2,…,p是相互独立的服从正态分布的随机变量,其均值参数为O_i,方差为1。在讨论均值参数O=(O_1,O_2,…,O_p)的同时估计问题时,当损失函数是平方损失函数,即     

基于脊骨线特征的指纹图像质量评估方法

指纹图像的质量对指纹识别技术有着重要的影响.根据指纹的特征和指纹图像的纹理特征,提出了一种基于脊谷线特征的指纹图像质量评估方法.此方法对传统的脊谷线清晰度分析方法进行了改进,把局部分析和全局分析结合起来,得到一个更好的脊谷线清晰度描述.用多指标融合方法来最终判定指纹质量.采用指纹图像脊谷线清晰度、指纹图像有效面积、指纹图像灰度均值和方差作为质量评价的相关指标因数.该方法对指纹质量判定的准确性有了明显改进.     

山岭区高速公路线形设计初探

本文对山岭区高速公路设计中与平原区设计不同之处从几个方面做了探讨和说明。     

一般线性模型下删除观测值的影响

在一般情形下,给出了在模Ｍ＝（Ｙ,Ｘβ,σ＾２Ｖ）与删除第ｉ个观测值后得到的模型Ｍｄ＝（Ｙｄ,Ｘｄβ,σ＾２Ｖｄ）下Ｘｄβ的最佳线性无偏估计的表达式,得到了二者相等的充要条件,给出了在模型Ｍｄ下Ｘｄβ的最小二乘估计是Ｍ下Ｘｄβ的最佳线性无偏估计的充要条件,以及Ｍｄ下σ＾２的最小范数二次无偏估计是Ｍ下σ＾２的最小范数二次无偏估计的充要条件。     

一类半参数回归模型二阶段估计的渐近理论

考虑回归模型yi＝xiβ＋g（ti）＋ei,1≤i≤n,g为R1上未知函数,β为p×1维待估参数向量．基于近邻权函数利用文献[1]中给出的方法建立了β和g的估计量βn,gn,并且证明了它们具有很好的大样本性质     

半参数回归模型的误差方差估计的注记

考虑半参数回归模型yi＝xiβ＋g（ti）＋ei,1≤i≤n,g为R上未知函数,σo＝D（e1）．建立了D（e1）的估计量Sn,并在适当的条件下证明了Sn依概率收敛于D（e1）以及n（σn－σo）／Sn依分布收敛于标准正态、后一结果可直接用于构造σ2的大样本区间估计或对σ2进行大样本检验等．     

Pitman准则下指数分布刻度参数幂的定数截尾估计

在Pitman准则下,得到指数分布刻度参数K（K≠0）次幂的定数截尾的最优估计．