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[期刊] 工业工程
[作者]
何桢 王晶 李湧范
针对传统统计过程控制方法的局限性,利用Bootstrap方法构建了过程能力指数的置信区间,分别对正态分布、指数分布进行仿真计算,对3种Bootstrap置信区间进行了比较。通过实证分析验证了在小样本条件下Bootstrap置信区间的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐锋 王斌会 颜斌
随着工业自动化的发展,过程数据出现了自相关性,并且在实际中，一个过程的数据分布通常是未知的。Bootstrap是一种非参数估计方法。针对过程数据不符合传统假设而呈现自相关性且分布未知的情况，文章利用Bootstrap方法构建了面向未知分布且自相关的过程能力指数C_(pA)~k的置信区间。模拟的结果表明,所提方法对数据分布和自相关性都具有一定的稳健性。最后用实例给出了评价一个过程能力的完整步骤。
[期刊] 统计与决策
[作者]
颜斌 王斌会 徐锋
传统计算非正态分布过程能力指数最经典的方法——Clement方法,其最大的缺点是必须有足够多的观测样本才能得到较为准确的结果。文章利用加权标准差可将非正态过程分解成两个正态过程的思想,结合样本估计相关理论构建了一种基于加权标准差的过程能力指数。新指数无论是在小样本还是大样本的情况下,都比Clement方法估计结果的准确性更高,且在此方法基础上构建的Bootstrap置信区间的真实值覆盖率均远远高于同等条件下Clement方法构建的置信区间。
[期刊] 统计与决策
[作者]
颜斌 王斌会 徐锋
过程能力指数是指生产过程能力满足产品质量标准要求的程度的一种统计指数。传统过程能力模型是由规范线公差和1/σ的乘积构成，现实中各学者通常只是简单地用σ的无偏估计S/ε_(n-1)替代分母来计算过程能力，这显然是不够严谨的，因为S/ε_(n-1)并不是1/σ的无偏估计。过程能力的计算只是一种点估计，为增强说服力往往需要构造点估计的置信区间，而过程能力指数的分布函数推导过程较为复杂，因此文章选取了三种最常用的Bootstrap置信区间构建方法来计算C_p和C_(pm)指数的置信区间。模拟实验结果表明，三种Bootstrap置信区间构造方法各有利弊，但均拥有较高的真实值覆盖率。
[期刊] 统计与决策
[作者]
丁先文 邹舒 林金官
文章研究了Bootstrap方法计算正态分布和Poisson分布参数的置信区间,通过模拟计算,对Boot strap方法得到的置信区间与经典方法得到的置信区间进行了比较,提出了计算置信区间时的建议。
[期刊] 统计与决策
[作者]
黎光明 侯桂云 刘颖 甄锋泉
使用Monte Carlo模拟技术生成多项分布数据,比较四种Bootstrap方法估计概化理论方差分量置信区间的性能,四种Bootstrap方法分别是Bootstrap-PC、Bootstrap-t、Bootstrap-BCa和Bootstrap-ABC方法。结果表明:(1)从整体上看,四种Bootstrap方法估计方差分量置信区间的包含率,校正的Bootstrap方法要优于未校正的Bootstrap方法;(2)校正的Bootstrap-PC和Bootstrap-t方法相当,校正的Bootstrap-BCa与Bootstrap-ABC方法相当,校正的Bootstrap-BCa和Bootstrap-ABC方法要优于校正的Bootstrap-PC和Bootstrap-t方法。
[期刊] 统计与决策
[作者]
景平 丁一
人们越来越关注经济现象中平均处理效果的估计。但在实际操作中,进行平均处理效果的无偏估计是比较困难的。因此引入了倾向度并通过最大似然估计的方法求出了倾向度的估计值,从而得出平均处理效果的数学期望。文章对协变量服从二点分布和多项分布的情形,讨论了它的平均处理效果估计并给出了其Bootstrap置信区间。
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐礼文 瞿开毅
文章使用参数bootstrap方法考虑了Behrens-Fisher问题中关于两个正态总体均值差的置信区间构造问题。文献中常用的区间估计方法均不能在各种样本容量和参数设置下都保证置信区间的覆盖率和估计精度。文章提出了一种参数bootstrap区间估计方法,并与流行的Welch近似解法和广义置信区间进行了比较。借助Monte Carlo方法研究了这三种方法的覆盖率和区间平均长度。模拟结果表明,在一般样本量下,参数boot-strap区间估计表现最好,且在极小样本、异方差程度严重的情况下,参数bootstrap方法仍然优于Welch近似解法和广义枢轴量法,广义置信区间估计则非常保守,精度很低。
[期刊] 统计研究
[作者]
孙慧钧
统计指数的计算,是一个从代表品总体的数字特征推断复杂经济总体数字特征的过程。我们可以把数理统计研究问题的方式方法—点估计和区间估计引入到统计指数的理中论,以便更有效地利用所得资料得出精确可靠的结论。 笔者在《从概率统计看指数体系》一文中曾论述了个体指数是随机变量,并且个体指数K_p(K_q)在分布
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨艳秋 宋立新
对于指数分布,文章利用样本的部分顺序统计量构造了一种枢轴量。求出精确的抽样分布,并研究了Fisher信息量,进而可以进行参数的区间估计。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李勇
Behrens-Fisher问题一直是统计界关注的经典问题,也是一个难题,尤其是在少数据情况下。借助于灰色系统的理论,在Neyman的置信区间理论基础上,建立灰色区间估计方法,从而对Behrens-Fisher问题进行灰色区间估计方法的研究,并应用于"购买力平价"方法测度地区的实际生活水平。
[期刊] 统计与决策
[作者]
邓文丽 刘显慧
本文讨论区间数据情况下,指数分布参数的矩估计。文中首先通过了矩方法得到了区间截断情况下参数的估计;在此基础上得到了区间截断情况下参数的两个矩估计;并通过这两个矩估计的关系得到了一个更优的估计。本文还利用矩估计的渐进性质,进一步得到了两种区间截断情况在大样本下参数的置信区间。
关键词：
区间数据 区间估计 矩估计 渐近正态性
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈国民
文章探讨了Bootstrap样本含量n*对Bootstrap法总体中位数可信区间估计效果的影响。结果表明,Bootstrap样本含量n*对总体中位数可信区间估计的正确率影响很大,Bootstrap样本含量n*越小,正确率越高;Bootstrap样本含量n*越大,正确率越低;Bootstrap样本含量n*不能任意设置,当Bootstrap样本含量n*=n-3时,效果最好。
[期刊] 统计与决策
[作者]
李晓妹 陈国民 刘松 刘晓冬 李向云
文章探讨了Bootstrap样本含量n*对Bootstrap法总体均数可信区间估计效果的影响。首先模拟从正态分布总体中随机抽样;然后用Bootstrap法进行总体均数可信区间估计,重复1000次,得到1000个可信区间,统计1000个可信区间包含总体均数的准确率。结果表明,Bootstrap样本含量n*对总体均数可信区间估计的准确率影响很大,Bootstrap样本含量n*越小,准确率越高;Bootstrap样本含量n*越大,准确率越低;Bootstrap样本含量n*不能任意设置,当Bootstrap样本含量n*=n-3时,效果最好。
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