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[期刊] 统计与决策
[作者]
朱慧明 孙雄志
本文针对Cpm指数置信下限的问题,通过Fisher信息阵确定Jeffrey无信息先验分布,推导出Cpm的后验分布,并据此采用最大后验密度方法构造了贝叶斯置信下限。该方法解决了后验分布虽是单峰但非对称的置信下限问题。利用MATLAB进行的数值模拟分析,表明了该置信下限能够更准确地反映过程能力,有助于实现对过程能力指数的更精确的估计,为更有效地使用该指数提供了概率依据。
[期刊] 经济经纬
[作者]
孙小素
大量事实表明,人们对于过程能力指数的应用研究主要还停留在点估计阶段,这显然是不够的,应加以深化。这其中,我们最关心的是,该指标至少不会低于多少呢?为了使我们的结论比较可信,我们应该收集多少数据呢?笔者研究估计过程能力指数Cp,Cpk单侧置信下限时样本容量的确定问题。对每种指数,首先提出了样本容量的两种确定方法——精确方法和近似方法;其次通过大量测算,对这两种方法进行了比较研究;最后得出结论,最保守的样本容量应为30,比较理想的应在50~100之间。
关键词：
样本容量确定 过程能力指数 单侧置信下限
[期刊] 统计与决策
[作者]
孙小素
文章研究了估计过程能力指数Cpm单侧置信下限时样本容量的确定问题。提出了样本容量的两种确定方法——精确方法和近似方法;通过大量测算,对这两种方法进行了比较研究。并得出结论:最保守的样本容量应为30,比较理想的应在50～100之间。
关键词：
样本容量确定 过程能力指数 单侧置信下限
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈铓
制程能力指数(PCIs)是衡量制程能力与绩效的重要指标,目前已有许多文献基于经典概率论对制程能力指数的点估计或置信区间进行了研究。文章采用贝叶斯方法进行PCIs的点估计与区间估计,首先假设无信息先验分布时,推导μ≠T时Cp2m的贝叶斯估计以及μ=m时Cp2mk的贝叶斯估计;然后分别对服从共轭先验分布、威布尔故障先验分布的PCIs的贝叶斯估计进行了研究;最后采用算例验证了本文提出的贝叶斯估计方法的有效性。
关键词：
制程能力指数 贝叶斯方法
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨明 叶鹰 李萍
本文将频率学派与贝叶斯学派的区间估计思想结合,得到了一套组合的区间估计理论。然后以正态均值为例,说明了如何求解最优组合区间估计。
关键词：
区间估计 置信概率 区间长度
[期刊] 调研世界
[作者]
郝一炜 刘晓宇 金勇进
非概率样本的估计问题是近年来的研究热点，本文以调查中先验信息的利用作为切入点，在配额抽样下设置贝叶斯形式的超总体模型，使用样本信息与先验信息对总体目标变量进行加权估计，从而解决非概率样本的估计问题。通过对北京市医疗资源调查的实证研究，表明先验信息的准确性和权重的合理分配决定着贝叶斯估计的效果，在合理的模型设置下贝叶斯估计在大量重复抽样下具有更好的稳定性。
[期刊] 调研世界
[作者]
郝一炜 刘晓宇 金勇进
非概率样本的估计问题是近年来的研究热点，本文以调查中先验信息的利用作为切入点，在配额抽样下设置贝叶斯形式的超总体模型，使用样本信息与先验信息对总体目标变量进行加权估计，从而解决非概率样本的估计问题。通过对北京市医疗资源调查的实证研究，表明先验信息的准确性和权重的合理分配决定着贝叶斯估计的效果，在合理的模型设置下贝叶斯估计在大量重复抽样下具有更好的稳定性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
赵岩 李宏伟 彭石坚
文章运用极值理论对VaR估计通常是用极大似然估计法,研究了利用BayesMCMC方法来估计极值理论中POT模型的参数,从而求得VaR。文章首先阐述对样本值建立POT模型,给出常用的阈值选取方法;然后使用MCMC方法中的Gibbs抽样对参数进行估计;最后利用上证综合指数对其进行了实证分析,验证了Bayes方法的有效性。
[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]
张茺喨 田茂再
在许多领域中,Bootstrap成为一种数据处理的有效方法。很多情况下,模型中感兴趣的参数的置信区间难以构建,为了解决这一问题,文章提出了一个新的贝叶斯Bootstrap置信区间的估计量,并做了蒙特卡洛模拟比较,结果比经典区间估计方法和经典Bootstrap方法更优,并进行了实例分析。
关键词：
Bootstrap 贝叶斯 置信区间
[期刊] 统计与决策
[作者]
方涛 黄丽琨
在现场子样相对较小的条件下,研究具有多阶段试验信息时弹点散布方差的参数估计问题,将Bayes法和Bootstrap法结合起来,给出动态Bayes估计的Bootstrap调整方案,并通过仿真模拟算例验证方法的有效性.
[期刊] 统计与决策
[作者]
徐宝 姜玉秋
对给定的一组泊松样本,在与信息论中的熵函数有关的一种对称损失函数下,用参数估计方法研究了产品无失效概率的贝叶斯估计与区间估计。在给定先验分布下得到了这两种估计的精确形式,并讨论了贝叶斯估计的可容许性,模拟结果表明文章得到的这两种估计都具有较高的精度。
[期刊] 金融发展研究
[作者]
郇钰
知情交易概率(PIN)是一种被广泛使用的直接度量金融市场信息不对称风险的指标。PIN模型的极大似然估计,由于似然函数形式复杂,在最优化过程中很容易出现计算溢出的问题。本文提出了一种基于Gibbs抽样和ARS抽样的贝叶斯方法来估计PIN。模拟结果表明,贝叶斯方法克服了计算问题,并且可以得到比MLE方法更准确的估计。本文利用PIN的贝叶斯估计方法对2009—2015年期间在沪深两市交易过的股票进行实证应用分析,拓宽了知情交易概率PIN的实证研究范围。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王新长
文章基于完全样本,针对两参数逆Weibull分布参数的点估计和置信区间估计问题,利用二分法导出了参数的最大似然估计,但最大似然估计法不能给出参数的精确置信区间估计,通过构造一类枢轴量得到了形状参数的精确置信区间估计,同时给出了形状参数和尺度参数的联合置信域估计。
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