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[期刊] 统计与决策
[作者]
霍剑
一类相关数据在医学诊断等应用领域普遍存在,这种数据下来自同一个体的多个观察存在相关。对于二分类相关数据比率置信区间的构造,文章引用二项分布Agresti-Coull区间的构造思想,在已有的Don-ner-Klar区间上基于调整midpoint和缩小方差估计量改进得到一种新的置信区间。通过蒙特卡洛数值模拟,结果表明改进区间比目前常用的三种区间不仅有更好的区间覆盖率,而且区间宽度较小。
关键词：
比率 相关数据 置信区间
[期刊] 统计与决策
[作者]
钱永江 秦永松
文章在数据缺失的情况下用两种不同的数据补足方式得到了"完全样本";进而给出了各自均值的经验似然的置信区间,并通过模拟比较了两种补足方式的优劣。
关键词：
缺失数据 经验似然 均值 置信区间
[期刊] 统计与决策
[作者]
王玉琢 任耀峰
文章利用Barndorff-Nielsen鞍点逼近公式给出极大似然估计的概率分布的近似表达式,进而构造出参数的鞍点逼近型区间估计,这种求近似区间估计的方法可以适用整个指数分布族。文中用此方法具体构造了pareto分布的鞍点逼近型置信区间,通过数值模拟发现鞍点逼近型置信区间在小样本下甚至比精确置信区间更优良。
[期刊] 数理统计与管理
[作者]
孟令宾 李二倩 田茂再
优势比通常用来分析疾病与暴露因素的关联强度,在医学研究中有非常重要的临床意义。对于优势比而言,得到其一个区间估计往往比得到一个点估计更加重要。实际数据分析中,优势比作为一个未知参数其估计量比较复杂,要得到其精确的分布是很难实现的,因此一般都寻求其一个渐近的置信区间。文中,我们采用四种方法来构造二项抽样下优势比的渐近置信区间,分别为Delta方法、Woolf方法、基于似然比检验的方法以及鞍点逼近方法,每种方法都各有其优缺点,其中鞍点逼近方法构造优势比的置信区间,是本文的一个创新点。我们通过蒙特卡洛模拟来比较这四种区间估计方法的优劣,对于模拟结果的评价准则主要基于区间对优势比真值的覆盖率与置信水平的接近程度和平均区间长度这两个指标。最后,本文通过两个实证案例来直观展示四种区间估计方法的不同特点。
[期刊] 统计与决策
[作者]
王蕊 陈桂景
文章利用两阶段抽样,构造出了成对效应对照的Scheffe两步同时置信区间,满足预先给定的可靠度和精度的要求。同时,利用数值计算的方法给出了最优第一步抽样量。
[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] 数量经济技术经济研究
[作者]
王斌会 谢贤芬
过程能力指数是指过程处于控制状态下的实际加工能力,其计算方法通常要求过程是独立同分布的,而实际过程中数据往往表现出一定的自相关性。评价过程控制的能力指数是一个基于样本观测值的统计量,需要对其进行统计检验。当过程自相关时,还需要对其进行统计推断。本文提出了自相关下过程能力指数置信区间的构建方法,并从理论和模拟两个角度研究自相关对该置信区间的影响,给出了自相关情形下置信区间的计算步骤。模拟和实证均表明:正自相关会导致常规方法估计出的置信区间偏大且上移,负自相关会导致置信区间估计偏小且下移,本文提出的方法能很好地解决置信区间估计不准确的问题,能较准确地评价过程的实际生产能力。
关键词：
自相关 过程能力指数 置信区间 随机模拟
[期刊] 统计与决策
[作者]
韦盛学 李乃医
文章将在强平稳α—混合样本且带有缺失数据下,利用分组经验似然比方法,构造非参数总体的未知分布函数的置信区间。
[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]
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]
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]
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]
许家清
文章给出了Behrens-Fisher问题的广义置信区间及其计算方法,通过模拟研究验证了方法的可行性,并与Welch&Aspin近似及Bayes精确区间估计方法进行了比较,结果显示广义置信区间方法有更高的精度。
[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] 统计研究
[作者]
陈平云,傅红春,潘玮杰
This paper proposes a confidence interval for the number of important principal components in principal component analysis.An important component is defined as a principal component whose value is close to the value of the largest component.More specifically,a component λ i is called important if λ i> λ 1 is sufficiently close to 1.In the situation when several components are close to the top component and their variances are almost inseparable,our procedure will include all those “important” components while the usual criterion might miss some of them.
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