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[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]
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]
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]
高洪忠
文章考虑当风险单元中样本容量不满足完全信度条件时,如何估计信度保费计算公式中置信因子的区间估计:构造了由中心矩组成的统计量,并分析其渐近分布,得到了损失额变异系数的区间估计;根据风险单元的样本容量计算其信度因子的区间估计;并通过一个实例进行了说明。
关键词：
信度因子 变异系数 区间估计
[期刊] 统计与决策
[作者]
黎光明 张敏强
概化理论又称为方差分量模型,其方差分量估计受限于抽样,不同的抽样样本估计的方差分量可能不一样。为了降低估计的误差,应该重视考察方差分量的变异量(如置信区间)。Bootstrap方法是一种有放回的再抽样方法,可用于估计概化理论的方差分量置信区间。文章采用蒙特卡洛模拟技术,比较Bootstrap的PC和BCa方法估计概化理论方差分量置信区间的性能。结果发现:(1)与未校正的方法相比,校正的Bootstrap的PC和BCa方法估计概化理论的方差分量置信区间更为可靠;(2)校正的Bootstrap的BCa方法估计概化理论的方差分量置信区间,要优于校正的Bootstrap的PC方法。
[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]
孙慧玲
参数的区间估计是一种基本的统计推断形式。它根据枢轴量的分布,在一定可靠度下指出被估计的总体参数所在的可能范围。Neyman的置信区间理论通过给定置信水平以保证一定的可靠度。文章讨论了取定统计量后,置信区间的估计方法以及最优置信区间的确定;并且通过实例与传统方法求得的置信区间进行了比较。结果显示,所求得的最短置信区间有明显的优越性。
关键词：
区间估计 最短置信区间 单峰密度函数
[期刊] 西北农林科技大学学报(自然科学版)
[作者]
梁骏 宋松柏
【目的】研究给定设计标准下水文设计值置信区间的估算方法，评定设计值的不确定性。【方法】以陕西省关中地区４个气象测站年降水量为例，选用矩法（ＭＯＭ）和极大似然法（ＭＬ）研究Ｐ－Ⅲ分布水文设计值的置信区间计算方法，计算出不同设计频率下水文设计值在９５％置信水平下的置信区间，并对基于矩法和极大似然法估算的设计值置信区间的长度数据进行比较分析。【结果】在设计频率为０．２％时，周至、临潼、蓝田、户县４个测站采用极大似然法估算在９５％置信水平下的设计值置信区间长度分别为４１４．２８，３３８．８８，３６０．６５和３７１．２４，采用矩法估算在９５％置信水平下的设计值置信区间长度分别为５４６．６１，４３５．６４．．．
[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]
彭毳鑫 殷珍妮 赵志文
文章讨论自回归模型参数的估计问题,给出了自回归模型参数和的估计,证明了估计量的极限分布为正态分布。在此基础上,给出了极限分布渐近方差的相合估计,进而构造模型参数和的渐近置信区间。通过随机模拟研究说明本文所给出的方法具有可行性。
关键词：
自回归模型 相合估计 正态分布 置信区间
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
刘金宝 盖钧镒
本文推导了多元表型、遗传型、环境广义方差及多元遗传力等多元遗传变异指数的无偏估计;给出了各变异指数的置信区间;并对文中提出的 C、V 及 m_1等参数的变化和估值进行了讨论.
关键词：
广义方差 无偏估计 置信区间
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
韩云霞 马义中 欧阳林寒 刘丽君
传统的稳健设计一般假定试验数据为正态分布且无污染,然而在实践中,由于缺乏足够的试验数据以及数据中存在污染等因素,导致用传统的点估计方法无法准确获得某设计点下真实过程的输出值。因此,提出了基于bootstrap重抽样技术估计数据污染下最优参数置信区间的稳健设计方法。首先,采用Hodges-Lehman估计量和Shamos估计量分别估计位置参数和尺度参数;其次,构建过程均值和方差双响应曲面模型,实现稳健设计;然后,利用分位数bootstrapping (Percentile Bootstrapping,PB)、偏差校正分位数bootstrapping (Bias-Corrected Percentile Bootstrapping,BCPB)和偏差校正及加速分位数bootstrapping (Bias-Corrected and accelerated Percentile Bootstrapping,BCaPB)方法分别估计最优参数的bootstrap置信区间;最后,引入欧式距离和广义方差分别度量不同置信区间抵抗污染值的稳健性。通过仿真表明,在解决数据污染的稳健设计中BCPB和BCaPB方法估计的精确度明显高于PB方法,同时BCaPB方法在抵抗污染值干扰方面优于BCPB方法。
关键词：
稳健设计 双响应曲面 数据污染 置信区间
[期刊] 统计与决策
[作者]
江绍萍 段桂花 李慧敏
逆抽样条件下含结构零2′2列联表的统计推断是当今社会的一个热点问题。文章采用Fisher信息阵以求解感兴趣参数的方差,并建立风险差的六种置信区间。通过各种置信区间的经验覆盖概率、经验区间宽度和mesial非覆盖概率与非覆盖概率之比(RNCP)的模拟研究比较了这些置信区间的统计性能。通过模拟发现在相同参数取值下,随着样本量的增加期望覆盖概率越接近置信水平0.95,同时置信区间宽度以及RNCP将会减小。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
江绍萍
对分层含结构零2×2列联表中风险比的同时置信区间估计问题,提出五种基于似然比统计量、Score统计量、Wald统计量和对数变换Wald统计量的同时置信区间及三种Bootstrap同时置信区间。并采用Bonferroni,Single-step adjusted MaxT和Single-step adjusted MinP三种多重检验过程计算临界值。通过同时置信区间覆盖概率、覆盖宽度和Mesial非覆盖概率与非覆盖概率之比(RNCP)的模拟研究比较了置信区间的统计性能。结果表明,MinP检验过程下基于Score统计量的同时置信区间具有令人满意的结果,即这个区间的覆盖概率非常接近置信水平,且Mesial非覆盖概率与非覆盖概率之比(RNCP)均在[0.4,0.6]之间。最后通过实例分析对所提方法进行验证。
[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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