分布变点模型的非参数检验和区间估计

设X(1/n+1),…,X(i/n+1),…,x(n/n+2)是定义在[0,1]上的随机过程X(t)的n个等距独立观察值,其中X(i/n+1),0＜i/n+1≤r,服从公共连续分布F;X(i/n+1),τ＜i/n+1＜1,服从公共连续分布F*,F与F*不同;其中τ是过程X(t)的变点.用CUSUM及BrownianSheet方法给出了检测变点r位置的一个程序,并证明了所得结果是强相合的;同时也讨论了r的假设检验和区间估计.     

只有一个转变点的模型的假设检验和区间估计

对最多只含一个转变点t_o的模型X(i/n)=f(i/n)+e(i/n),其中f(t)=α+θI_(to,1)(t),0≤t≤1,e(1/n),…,e(n/n)独立同分布。本文讨论了关于转变点to,跃度θ以及e(t)的方差o²的假设检验和区间估计问题。     

至多一个分布变点的非参数检验及其渐近性质

本文研究了连续分布函数变点的假设检验问题,通过秩统计量和次序统计量方法,得到了相应的检验统计量及其渐近性质.     

至多一个分布变点的非参数统计推断

本文研究了连续分布函数变点的非参数统计推断问题.利用秩统计量和次序统计量,获得了变点的一种估计,不仅论证了点估计的强相合性,而且讨论了假设检验和区间估计.     

至多一个变点模型的统计推断

对至多一个变点模型,其中‘(1/n),…,‘(n/n)独立同分布,借助高斯过程理论,利用第一型极值分布逼近本文所提出的变点估计量的分布,讨论了关于变点t_0,跳跃度(α2-α1)和斜率变度(β2-β1)的假设检验和区间估计问题。     

艾拉姆咖(Эрланга)分布小样本区间估计和检验问题研究

本文研究了艾拉姆咖分布的小样本区间估计和检验问题.给出了检验统计量和相应的拒绝域.比较了指数分布和艾分布的区别和差异.指出在对装备维修工时的估计时,运用艾分布可能更加精确和有意义;并运用实例分析了区间估计精度.文章对装备维修工时的估计具有一定意义.     

二阶随机控制变点的Kolmogrov型检验和估计

基于Kolmogrov型统计量和Kiefer过程,对一样本情形,我们讨论了二阶随机控制变点的检验和估计到了检验统计量的渐近分布且用模拟方法给出了其有限样本的分位数,并证明了变点的估计为强相合的。     

测量误差模型参数变点的非参数检验

本讨论测量误差参数变点的检测问题,利用秩统计量,给出了模型只有一个变点的检验统计量,运用检验统计量渐近分布的性质,给出了一个计算检验淅近临界值的公式,由此我们可以较为客易计算检验的临界值。     

位置参数模型变点问题的非参数检验

本文引入Fisher-Yates提出的计分函数和Van der Waerden提出的计分函数,对只有一个变点的位置参数模型的假设检验问题分别给出了四个检验统计量.利用Monte-Carlo随机模拟的方法,求出了检验的渐近临界值,并且对本文提出的检验,以及Pettitt在文[1] 中提出的检验,Schechtman和Wolfe在文[2]中提出的检验的势进行了比较。     

尺度参数变点的非参数检验

本文讨论了尺度参数模型参数变点的假设检验问题\bd 基于两样本$U$\,-统计量, 我们给出了两个检验, 并且研究了检验统计量分布的极限性质\bd 我们证明了这两个检验统计量的极限分布分别是$\sup\limits_{0相似文献