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[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]
徐礼文 梅波
文章使用参数bootstrap方法研究了Behrens-Fisher问题。提出了新的参数bootstrap方法,并与三种常用的方法—Welch近似t检验、Score检验和广义p值检验进行了比较。借助Monte Carlo方法研究了这些检验的第一类错误概率和势。研究表明,根据模拟的第一类错误概率和势的整体表现,参数bootstrap检验是最好的。参数bootstrap检验即使在小样本情形下表现也非常满意,而Welch近似t检验第一类错误概率受样本量和总体方差影响明显,Score检验和广义p值检验表现相对保守。
[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] 统计研究
[作者]
金华 郑圣听 陈伟权
本文提出用基于得分检验的正态逼近方法来解决Behrens-Fisher问题,即比较方差比未知时两正态总体的均值。模拟结果显示:在所有的研究情况下,这种方法都能很好地控制第一类错误,检验功效也不差;而最常用的Welch近似t检验在样本量不等时大多数情况都不能控制第一类错误。
[期刊] 统计与决策
[作者]
梁成扬 金华 何美仪 谭银冰
文章运用推断模型对非劣检验即Behrens-Fisher问题进行研究。证明了基于推断模型的非劣检验方法,对于等量或不等样本,均能完全控制住第一类错误,而频率方法在不等样本中不能完全控制。在上述两种情况中,两种方法的功效接近、相差不大。频率方法需要反复进行大量试验,而推断模型方法可在不需要大批量试验数据的情况下,得到较为理想的试验结果。
[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]
张静
在区间估计中,当给定置信概率时,区间长度越短精度就越高。在R+上取值的参数HPD区间估计已被很多人研究。文章给出了二项分布中成功概率θ的常用后验区间估计和最短后验区间估计,并对两者进行了对比,得出结论:在小样本情况下,最短可信区间计算方法值得采用。
[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]
杨志忠
文章对于一般的分布类型,利用极大似然估计法求出了参数的区间估计;利用此方法讨论了一些常见实例并与Fiducial推断法的计算结果进行对照。结果表明,该方法是可行的并且更有操作性。
关键词：
Fiducial分布 参数空间 置信水平
[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]
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]
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。
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