正态模型下单边假设检验问题中频率与贝叶斯证据的一致性

假设检验问题中的频率与贝叶斯证据的一致性或和谐性是频率学派和贝叶斯学派所共同关心的问题.研究正态模型下单边假设检验问题中广义p-值以及Jeffreys无信息先验下的贝叶斯证据,证明了各种检验问题中两类证据的一致性.     

多个逆高斯总体共同均值的广义统计推断

研究了多个尺度参数未知且不等的逆高斯总体的共同均值的假设检验和区间估计问题,结合了广义推断理论和大样本理论,通过数值模拟比较了本文方法和已有方法。模拟结果表明,本文方法与已有方法相比具有较好的区间覆盖率,且当尺度参数相差较大时具有较短的区间长度和较大的功效。     

经验过程在阿基米德Copula拟合优度检验中的应用

针对阿基米德Copula所特有的变量可交换性,提出了一种基于经验Copula过程的新拟合优度检验方法。不同于一般的Copula拟合优度检验,该方法在选择最优的阿基米德Copula时具有良好的效果。     

双因素方差分析模型中的广义p-值

利用Fiducial方法得到模型中假设检验问题的广义枢轴向量,由此直接定义广义p-值,并证明由此广义p-值所给出的检验在边界上具有频率性质. 在数值模拟中对广义p-值方法与广义F-检验方法作了比较. 模拟结果表明,在异方差时,广义p-值方法优于广义F-检验.     

一种相依极小p值统计量概率分布的近似计算方法

极小p值统计量常用于多重检验问题,其显著性在各个检验不独立的情形下计算复杂度过高.在单个假设的检验统计量联合服从多元正态分布,且检验统计量之间非负相关的假设下,检验统计量之间的相关系数的均值可以作为检验统计量相关性的度量.基于这个度量给出了一个计算极小p值统计量的分布函数的近似方法.模拟结果表明该方法计算简便,具有较高的逼近精度.     

方差分量的广义p-值检验

利用广义p-值检验法给出了含两个方差分量的线性混合模型中一种新的方差分量的检验方法,对单个随机效应和两个模型随机效应方差分量间的比较分别作出了检验,这些检验都是精确检验,且计算简单,便于使用.     

二项分布参数的p-值检验

首先利用正则不完全贝塔函数揭示二项分布与贝塔分布的关系,并利用相关结论获得了检验统计量.进一步给出二项分布参数的单侧显著性检验p-值的计算方法和计算公式.最后,结合实例对所给方法进行了演示.     

GENERALIZED p-VALUES AND GENERALIZED CONFIDENCE INTERVALS FOR VARIANCE COMPONENTS IN GENERAL RANDOM EFFECT MODEL WITH BALANCED DATA

Various random models with balanced data that are relevant for analyzing practical test data are described, along with several hypothesis testing and interval estimation problems concerning variance components. In this paper, we mainly consider these problems in general random effect model with balanced data. Exact tests and confidence intervals for a single variance component corresponding to random effect are developed by using generalized p-values and generalized confidence intervals. The resulting procedures are easy to compute and are applicable to small samples. Exact tests and confidence intervals are also established for comparing the random-effects variance components and the sum of random-effects variance components in two independent general random effect models with balanced data. Furthermore, we investigate the statistical properties of the resulting tests. Finally, some simulation results on the type Ⅰ error probability and power of the proposed test are reported. The simulation results indicate that exact test is extremely satisfactory for controlling type Ⅰ error probability.     

Piosson分布参数的p-值检验

首先给出一个定理揭示Poisson分布与伽马分布的关系,利用充分性原理获得了检验统计量.进一步给出Poisson分布参数的单侧显著性检验p-值的计算方法,并结合实例对所给方法进行演示.