广义次序统计量间隔的多维随机排序

本文研究了附加于广义次序统计量底分布以及参数的条件, 使得人们在多维似然比序和多维通常随机序意义下对广义次序统计量的间隔向量进行比较, 同时也给出了文中主要结果的应用.     

关于次序统计量广义TTT序的几个结果

研究了次序统计量在广义TTT变换序(TTT变换序)和剩余财富序下的性质. 讨论了寿命分布类NBUT在增凹变换下的封闭性以及NWUT寿命分布在次序统计量下的特征.     

关于Gamma分布的秩序统计量的随机比较

对于独立不同分布的两个Gamma样本，当它们相同的形状参数大于或等于1时，最近Korwar(2002)证明了，当它们的尺度参数满足优化序时，样本的卷积就满足似然比序．本文我们证明了，当Gamma分布的形状参数小于1时，样本的对应秩序统计量之间存在一致的一般随机序；然而当形状参数大于1时，样本对应的极大值和极小值统计量有着相反的一般随机序。     

Fisher-Z分布次序统计量的普通多元随机序

本文研究了Fisher-Z分布次序统计量的随机比较问题.利用Beta随机变量的性质以及比例风险率模型的次序统计量随机比较的结论,获得了Fisher-Z分布次序统计量向量的普通多元随机序的比较,推广了文献中的相关结果.     

Archimedean copula刻画的尺度比例失效率模型的极小次序统计量的随机序北大核心CSCD

在多元链式优化序下,该文研究了两组来自于不同相依尺度比例失效率分布的最小次序统计量的随机比较.在某种数学意义下,一个由尺度比例失效率分布的不同脆弱参数和尺度参数构成的矩阵变化到另一个矩阵时,该文研究了在一定的条件下,来自于第一个尺度比例失效率分布的最小次序统计量在普通随机序下小于变化到的参数矩阵对应的尺度比例失效率分布的最小次序统计量.该文也给出了一些数值例子来说明得到的结果的正确性.     

随机寿命间的TTT序关系的一个非参数检验

本文先建立了一个具有TTT序关系的两个非负随机变量之间距离的概率度量，然后构造了一个非参数检验方法以判断严格的TTT序关系，利用L-统计理论获得了检验统计量的渐近分布，数值模拟的结果也表明该方法的性能是令人满意的．     

同顺序流水作业排序问题的一个启发式算法

本文主要给出了同顺序m×n排序问题初始序的选取方法以及通过计算可避免出现高重循环的初始序的排序算法,然后又给出了利用矩阵可行线性质将初始序调试成较优序的可行方法.利用该文方法对n=15,m=3～14的144个例题计算,得出平均相对误差为3.145%的结果,对于m=3与m=4的128个例题计算,得出平均相对误差为0.6306%.统计结果表明该方法可在实际中进行应用.     

保序回归与最大似然估计

约束条件下的统计推断巳成为统计分析中一个重要的研究领域,而保序回归的研究又是其中之关键。本文通过一个实例引导出统计模型,比较系统地总结了保序回归的性质、求解方法,以及与最大似然估计之间的关系。本文还把问题扩展到多维保序回归和广义保序回归。     

基于显示、生成偏好的序贯模糊选择函数的研究

本文分别在普通情况以及模糊情况下,对显示偏好、生成偏好合理化的序贯选择函数进行了一定的研究。首先,研究了该序贯合理的选择函数的选择结果与选择顺序无关的条件,其次,研究了选择函数与该序贯合理的选择函数之间的关系。     

多项分布总体的相等对增凸序问题的多样本检验

概率分布间随机序在实践中已经得到了广泛的应用,而且似然比检验是用以检验涉及随机序问题的最普遍的检验方法．但是,关于多个多项式总体间的增凸序约束的统计推断问题并没有得到充分发展．多样本的增凸序对无约束的检验问题已被研究．然而,多总体的相等性对增凸序的假设检验问题似乎更有研究意义．并且分布的相等对随机序的假设检验问题往往是统计学家最为普遍地考虑．对多样本的情况,本文考虑了分布的相等对增凸序的假设检验问题,并且获得似然比检验统计量的零渐近分布,它是一组x~2分布随机变量的加权和,即■~2分布．     

������Multiple-Outlierģ�͵���С����ͳ����������

??In this paper, we compare the smallest order statistics arising from multiple-outlier models when the numbers of independent and identically distributed random variables are different. Let and denote the smallest order statistics among, and, respectively, whereand. We then prove that $ and are ordered in terms of the usual stochastic order, hazard rate order and likelihood ratio order under the majorization relationship between and.     

SOME COMPARISONS BETWEEN GENERALIZED ORDER STATISTICS

Some stochastic comparisons of generalized order statistics under the right spread order,the location independent riskier order and the total time transform order are investigated in this paper.The underlying distributions and parameters on which generalized order statistics are based are also surveyed to obtain the conditions for increasing the expectations of spacings between the first two generalized order statistics and between the last two generalized order statistics.     

Ordered Random Variables

We discuss methods, which enable us to express distributions of ordered random variables (classical order statistics, induced order statistics, records and generalized order statistics) via distributions of sums of independent terms.     

On the Convergence Rates of Extreme Generalized Order Statistics

A classical result of extreme value theory yields that in case of a linear normalization three possible types of limit distributions are possible. As proved recently a similar classification of the limit distributions holds for extreme generalized order statistics which provide a general concept of ordered random variables. In this paper, we derive results for the convergence rates of the nth and (n-r+1)st generalized order statistic, respectively. It turns out that the rate is highly influenced by the choice of the normalizing sequence. Moreover, we show that a uniform bound of order 1/n holds for underlying generalized Pareto distributions, whereas for the standard normal distribution the convergence might be very slow. Similar results for ordinary order statistics are included.     

Strong Domain of Attraction of Extreme Generalized Order Statistics

It is a well-known result in extreme value theory that the von Mises conditions imply the strong convergence of extreme order statistics. We extend this result to extreme generalized order statistics. A characterization of strong domains of attraction of joint distributions of a fixed number of extreme generalized order statistics by means of the corresponding result for generalized maxima is given. In particular, we determine the asymptotic joint distribution of (upper and lower) extreme generalized order statistics. Finally, we show that the Hill estimator based on extreme generalized order statistics is asymptotic normal.     

On Moments of Bivariate Order Statistics

In the present paper, we give the exact explicit expression for the product moments (of any order) of bivariate order statistics (o.s.) from any arbitrary continuous bivariate distribution function (d.f.). Furthermore, for any arbitrary bivariate uniform d.f., universal distribution-free bounds for the differences of any two different product moments (of order (1,1) or (-1,1)) are given.     

逆Weibull分布随机变量的随机比较(英文)

研究了两个相互独立的逆Weibull分布随机变量间的随机序,似然比序,危险率序以及凸序之间的相互关系,给出了两个相互独立但不同分布的随机变量满足各种随机序时其分布所含参数间的相应关系.也给出了两组相互独立但不同分布的随机变量极值间在一般随机序下的大小关系.