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[期刊] 统计与决策
[作者]
宇世航 堵秀凤 张水胜
文章研究基于替代与核实数据样本下正态总体的参数估计问题,利用核权函数法构造估计量。得到该估计量的强相合性及渐进正态性,从而给出参数的区间估计。最后用实例验证该估计量的合理性。
关键词：
核实数据 相合性 渐近正态 置信区间
[期刊] 统计与决策
[作者]
罗季 汤涵
未知参数的区间估计是一种非常重要的统计推断形式。文章从单个正态总体入手,用枢轴量法在均值已知条件下提出总体方差的一种置信区间,并将该置信区间与常用的总体方差的置信区间进行比较,从而说明常用的总体方差的置信区间的合理性。
关键词：
统计推断 正态总体 置信区间 枢轴变量
[期刊] 统计与决策
[作者]
张建军 乔松珊
文章讨论了一种新的抽样方法,基于这一抽样方法提出了样本参数的优化极大似然估计,并进一步与简单随机抽样下的参数的极大似然估计结果作比较,从估计渐进效率的角度说明了该方法的优良性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
唐国平 刘次华 马学思
对数正态总体作为一种寿命分布在可靠性领域有较为广泛的应用。本文在给出对数正态分布的一些良好性质的基础上,依照Stein的双子样序贯估计思想,研究了对数正态总体分布参数的双子样序贯估计和Bayes序贯估计,估计结果比经典统计更好。
[期刊] 统计研究
[作者]
罗平 李树有
多元保序回归理论对统计学中研究多维参数在序约束下的估计理论起着关键性作用。本文讨论了当协方差矩阵已知,在简单半序约束下,对三个多元正态总体均值的估计问题,给出了估计的算法。并证明了在多元均方损失条件下,给出的均值估计优于无序约束的均值估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘薇
在更一般的模型和加权平方损失下,文章考虑改良著名的Efron-Morris估计,研究了加权损失函数下均值矩阵估计的改进方法,并把相关结果应用到协方差估计的改进问题中去。在适当条件下,证明了该估计是极小极大的。最后通过一个数值例子验证了结果的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
邱瑾
文章对两个正态总体均值之差的区间估计进行教学上的解析,尤其针对非均衡样本下方差未知且不相等情形,利用例举对比法说明应如何选择合适的枢轴量。
关键词：
两个正态总体 非均衡样本 区间估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
刘荣玄 陈玲珍
一、问题的提出在客观实际中,许多随机现象都服从或近似服从正态分布,在这些随机现象的分布中,它所含的参数有的并不是一个未知的常数,而是一个随机变量,比如测量误差,由于各种原因,每天的平均误差都不一样,出现任何数的可能性都存
[期刊] 统计与决策
[作者]
李勇
两个正态总体方差比的区间估计理论是现代数理统计学的基本理论,但经典数理统计学的参数估计理论是基于随机的明确性数据构建的理论。但实际经济社会中存在大量不明确性数据,如模糊、灰色等数据信息,面对这类不明确性数据,如何进行符合现实的科学合理地估计和推断。在随机数据的置信区间理论基础上,文章借助灰色系统的基本理论,构建两个正态总体方差比的参数灰色估计理论,提供比置信区间理论更多的信息。
关键词：
两正态分布 方差比 灰色估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
李勇
两个正态总体方差比的区间估计理论是现代数理统计学的基本理论,但经典数理统计学的参数估计理论是基于随机的明确性数据构建的理论。但实际经济社会中存在大量不明确性数据,如模糊、灰色等数据信息,面对这类不明确性数据,如何进行符合现实的科学合理地估计和推断。在随机数据的置信区间理论基础上,文章借助灰色系统的基本理论,构建两个正态总体方差比的参数灰色估计理论,提供比置信区间理论更多的信息。
关键词：
两正态分布 方差比 灰色估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
范红岗 李本钊
与经典OLS估计量相比,分位数回归估计量具有更强的稳健性。但由于后者方差估算的复杂性,实证研究时使用计量软件自动给出的方差估算结果的情形较多,忽略了其结果所需的条件。文章在讨论分位数回归方差估计量的大样本性质基础上,重点分析使用软件估算结果存在的问题,同时给出了避免这些问题的一些具体步骤。
[期刊] 统计与决策
[作者]
范红岗 李本钊
与经典OLS估计量相比,分位数回归估计量具有更强的稳健性。但由于后者方差估算的复杂性,实证研究时使用计量软件自动给出的方差估算结果的情形较多,忽略了其结果所需的条件。文章在讨论分位数回归方差估计量的大样本性质基础上,重点分析使用软件估算结果存在的问题,同时给出了避免这些问题的一些具体步骤。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王丙参 魏艳华
文章探讨了Bootstrap方法的失效情况,并给出了相应的对策,最后利用蒙特卡罗方法验证了前面结论,得出:利用部分样本估计感兴趣的量时,Bootstrap方法很可能会失效;样本数据的小偏差超过一定界限时,Bootstrap方法的实际效果也不好。
[期刊] 统计研究
[作者]
李双博
非参数统计是统计研究的一个重要方面,其中核函数估计和局部多项式方法是这一类研究中的常用方法。函数型数据的非参数方法中以核函数估计方法较为常见,且其收敛速度与极限分布无论在独立情形还是相依情形都有理论结果。而局部多项式的研究在函数型数据背景下较为少见,原因在于将局部多项式方法推广到函数型数据背景一直是一个难题,前人的研究都要求数据具有独立同分布的性质,然而许多实际数据并不符合这一假设。本文研究了在相依函数型数据情形下局部回归估计的渐近正态性。由于估计方法有差异,核函数估计的研究方法无法直接推广到局部回归估计,而相依性结构也给研究带来了一些挑战,本文采用Bernstein分块方法将相依性问题转化为渐近独立的问题,从而得到了估计的渐近正态性,同时采用数据模拟的方法进一步验证了渐近正态的结果。
关键词：
函数型数据 局部回归估计 渐近正态性
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
曹幸运 曾鑫 吴刘仓
本文针对金融、经济、社会科学、环境科学、工程技术和生物医学等研究领域存在的不对称数据,提出偏正态数据下众数回归模型,基于牛顿-拉弗森迭代利用EM算法来估计未知参数。通过Monte Carlo模拟和BMI数据实例分析验证,表明本文所提出方法的有效性,对于偏正态数据众数回归模型的估计效果优于均值回归模型。
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