基于离散枢轴量的泊松分布参数的精确最短置信区间

将泊松分布参数的充分统计量的离散型分布函数转化为生存伽马分布函数,以此为枢轴量构造了泊松分布参数的精确置信区间.通过数值模拟,选择合适的置信度组合,得到精确最短置信区间.讨论了大样本下泊松分布参数的近似置信区间的估计精度,验证了精确最短置信区间的计算结果.     

获得参数最短置信区间长度的条件

寻找统计分布中参数的最短置信区间长度往往不容易,一些文献往往讨论具体分布中参数的最短置信区间长度.本文从常用枢轴变量的形式即参数的线性函数形式和反比例函数形式出发,可以获得得到参数最短置信区间长度的两个条件,并且枢轴变量的密度函数满足一定条件时,最短置信区间长度是存在且唯一的,结论具有一般性.     

指数分布参数的最短区间估计

本文研究了指数分布参数的区间估计方法。给出了指数分布参数的最短区间估计方法;通过一个实例介绍了最短区间估计方法的使用;最后指出最短区间估计方法比传统区间估计方法所具有的优越性。     

均匀分布参数的最短置信区间

将求均匀分布未知参数的最短置信区间转化为条件极值问题,给出了均匀分布参数的最短置信区间,推广了原有的结论.     

一类未知参数其先验分布为伽玛分布的Bayes区间估计

本文首先给出伽玛分布与χ^2-分布的统计量之间的关系，然后利用贝叶斯统计推断方法给出了伽玛（r）分布、威布尔（weibull）分布、以及卡方（χ^2）分布这三种非正态总体未知参数的Bayes区间估计。     

参数区间估计时置信区间的优选法

利用拉格朗日函数求条件极值的方法可解释参数区间估计时置信区间的选取方法及其若干应用.     

平均最短置信区间的几个结论

本文给出了当枢轴量的概率密度函数分别为单峰函数、严格单调递减和严格递增函数时最短置信区间的几个结论的证明,并利用它们得到了几个具体实例中参数的最短置信区间.     

最短区间估计问题研究

给出了正态分布总体及指数分布总体在给定置信水平下参数的最短区间估计.为便于实际工作者的应用,文章给出了计算用表.     

F（x—μ／σ）型分布参数的区间估计

本文对形状、尺度参数分布,给出参数置信区间的一个方法。该方法适用于全样本或定数截尾样本。     

巴斯卡分布参数p的置信区间

讨论了巴斯卡分布与Beta分布的联系,并通过F分布的分位点给出了参数p的置信水平为1-α的置信区间.     

两参数Weibull分布参数的联合置信区间

本文推广了文献[1]的方法,给出了定数截尾情况下两参数Weibull分布的形状参数的区间估计,并通过大量的Monte-Carlo模拟考察了优选问题。另外还讨论了两参数的联合区间估计。文章最后通过实例说明了本文方法的应用。     

二项分布参数的置信区间

本文讨论了二项分布与贝塔分布的某种联系，又通过Ｆ分布的分位点给出二项分布参数Ｐ的置信限．     

圆内二维均匀分布的参数估计

研究了圆内二维均匀分布的参数估计,利用次序统计量得到了圆的半径的估计量与置信区间.     

基于分布矩拟合的小子样二项分布参数P的置信下限

基于分布矩拟合的原则,给出小子样二项分布成功率P的置信下限的一种计算方法,通过与经典置信下限及reformualtion方法计算的置信下限进行比较,得出分布矩拟合方法计算的置信下限是合理和可信的.     

指数分布族中矩估计序贯置信区间

在矩估计的基础上,对于给定精度(2d)及置信系数(α),建立了对参数函数g(θ) 的一个序贯置信区间估计的程序．并讨论了在一定条件下,当d→0,它的渐近相合性、渐近有效性及有界的最优费用差(EN(d)-n(d))等渐近性质．     

一类连续型非正态总体参数精确置信区间的构造方法

运用枢轴量法,借助于χ~2分布,就一般连续型非正态总体情形,证明了一类能够派生出总体分布中未知参数之精确置信区间构造方法的定理,并举例说明其应用.