带有时序趋势的序贯试验概率罐子模型中的极限定理

本文研究了带有未知的时序趋势的序贯试验概率罐子模型,对于时序趋势构造了一种估计量,从而建立了一种广义的Friedman概率罐子模型,并且在这种序贯试验模型下获得了强相合性、渐近正态性等极限定理,这些结果为临床试验设计的应用提供了一定的理论根据.     

概率罐子模型中一种最优设计

基于错误概率达到最小的原则，该文在罐子模型序贯试验中构造了一种渐近最优设计。在这种设计下，不仅能使病员以较多机会分配到较好的处理，而且能使估计量的统计效率在一定意义下达到最优。     

越界概率与序贯似然比检验简介

一、引言二次大战时期,为了提高军火试验中抽样调查的效率,A.Wald等人首先较为系统地研究了序贯分析。Wald的奠基性著作问世以来,序贯分析的研究范围越来越大,理论和应用都有了很大的发展。尤其是在医学诊断中的应用有力地促进了序贯的理论研究。本文从一个侧面反映部分序贯分析的新动向。作重介绍从七十年代中期开始受到广泛注意的一种序贯似然比检验方法——重复显著性检验(Repeated Significance Test)。这种检验与在统计中得到广泛应用的越界概率(Boundary Crossing Probability)问题密切相关。本文试图总结有关重复显著性检验的最新成果;并扼要阐述以统计应用为目的的求越界概率的几种常用方法;我们还介绍一种与越界概率有关的统计模型——转折点(Change-Point)问题。1986年D.Siegmund发表于《Annals of Statistics》上的特邀论     

序贯可加图的结构

给定一个(p,q)图G和一个正整数k，G的一个k序贯可加性编码是不同的数k,k+1,…,k+p+q-1到G的p+q个元素的一种分配，使得G的每一边e=uv得到分配给顶点u和v的数值之和。若图的元素容许有这样的一种分配，则称该图是一个k序贯可加图。该文将给出序贯可加图的若干结构性质，并构造一个k序贯可加图的无限簇。      

“系统可靠性鉴定及验收方法”的原理及其应用

本文着重讨论从时间观点、经济观点来看,具有极大优越性并已得到广泛应用的序贯截尾寿命试验的计量抽样方案,即序贯概率比检验(SPRT),并证明了投试多台系统或设备进行独立的有替换及无替换试验时统一适用的判别准则。这样可针对给定的可靠性要求及风险值。根据总试验时间内失效的台数就可作出接收批、拒收批或尚需继续试验的结论。而且讨论了方案的作业持性曲线及期望试验时间。     

计数型二次序贯网图检验

序贯概率比检验(SPRT)是应用非常广泛的抽样检验方法, 序贯网图检验在控制最大样本量方面很好地改进了SPRT, 但其结果还有进一步改进的余地, 为此, 我们建立了二次序贯网图检验, 计算结果表明, 它比原先的计数序贯网图检验有更好的效果.     

基于Koopman-Darmois分布族的序贯网图检验方法

通常高成本、破坏性的抽样检验需采用具有最大样本量限制的序贯检验方法．立足于设计出最大样本量尽量小的序贯检验方案,本文基于Koopman-Darmois分布族建立了序贯网图检验方法．与目前广泛采用的截尾序贯概率比检验方法相比,序贯网图检验方案具有更小的样本量上界,更适合高成本、破坏性的抽样检验．     

专利政策视角下的序贯创新决策分析

在序贯创新中, 前期创新者因为专利政策的保护, 其技术的“专有性”可能会对后续创新者产生“钳制”(holdup)。信息对称下, 事前报价机制可以避免holdup问题, 但是信息不对称时, 事前报价机制可能失效。我们分析了在成本信息不对称和收益信息不对称这两种情况下的序贯创新的决策问题, 给出了holdup发生的条件和概率, 并且指出了社会福利最优下的专利政策函数。     

U统计量均值的固定长度的序贯区间估计

Y.S Chow 和 H.Robbins[1]讨论了一般总体方差σ~2。未知时均值μ的固定长度2d,给定置信概率1-α的序贯区间估计.此后一些作者又作了进一步的研究,其中Sproule[2]曾给出了 U 统计量均值的固定长度的序贯区间估计.本文主要讨论 U 统计量均值θ的固定长度的刻度型序贯区间估计.并顺便讨论一种构作 U 统计量均值固定长度区间估计的渐近有效两阶段抽样方案.     

几何分布的一类贝叶斯停止判决法则

1 引言 以节约样本为目的序贯方法在数理统计中占有重要地位.从实际工作的角度出发,人们往往更强调时间的价值,希望当有足够的证据做出推断时应尽早停止试验,这样就提出了时间序贯计划.近年来,时间序贯方法得到了迅速发展(见[1—6]).[3]和[6]讨论了指数分布的时间序贯检验问题. [5]讨论了单试验平台情形,几何分布的时间序贯检验问题,适合于受试样品比较昂贵的情形.本文讨论多试验平台,受试品比较廉价而试验时间(次数)比较宝贵情形的几何分布的检验问题.     

任意序贯样本下指数分布均值置信限

给出了在任意序贯试验情形下指数分布均值置信限的一般构造方法, 这种序贯试验可以是有替换试验也可以是无替换试验. 特别是给出了无失效情形下的最好的置信限的显式表达式.     

智慧无废城市评选的序贯式群决策EDAS法

无废与智慧理念具有内在关联性,智慧城市和无废城市融合发展,对我国无废城市建设工作开展具有重要意义.针对智慧无废城市序贯式评选无后效性、多阶段和连续性特点,文章在EDAS框架下以犹豫模糊集表征决策信息提出了一种序贯式群决策方法.首先,分析序贯决策阶段权重的影响因素包括方案决策信息及权重先验信息,据此建立以方案满意度为基点...     

计数型最小样本量截尾值的序贯检验

对具有"高成本、破坏性"计数型产品的可靠性验收试验,序贯检验方案的样本量截尾值对试验的成本预算起着决定性作用.为降低试验的成本预算,本文对最小样本量截尾值序贯检验(minimum truncated sample size sequential test, MTST)进行研究,给出MTST的定义、性质及求解方法.通过与目前广泛采用的国际标准IEC1123及序贯网图检验进行比较,结果表明MTST显著地减少了样本量截尾值.为进一步减少序贯检验的样本量截尾值,当已知产品质量的先验信息时,本文研究了Bayes最小样本量截尾值序贯检验方案(Bayesian minimum truncated sample size sequential test, BMTST),与MTST的比较表明, BMTST极大地减少了序贯检验的样本量截尾值及平均试验次数,能更好地缩减"高成本、破坏性"产品的试验成本预算及平均试验费用.     

基于区制转换的股市泡沫动态监测模型

提出了两阶段区制转换模型,考虑了在两个时区之间的随机转换和退出泡沫时期的概率,使用序贯贝叶斯学习方法实时估计模型状态和参数。模拟试验表明,相比现有的其他方法,两阶段区制转换模型对于检测泡沫来说具有更好的效力。实证检验证实了模型的优势,并且得到一个重要的结论是2008年之后的A股市场的泡沫化程度较低。本文模型可以为机构投资者和监管部门动态监测股票市场可能存在的价格泡沫现象提供一些启示。     

基于层间互信息的时序网络节点重要性识别方法

社交网络中重要节点发现对于控制舆论传播、社交影响力最大化等有重要意义。本文结合信息传播相关理论，提出了一种基于层间互信息的时序网络节点重要性识别方法。通过设计一种层间节点连边变化概率的计算模型，进而求解时序网络节点的层间信息熵和以层间互信息量化的相关性系数，再结合特征向量中心性对节点进行重要性度量。在真实时序网络数据集上进行实验，相比经典方法，本方法在时序网络的节点重要性度量上更有优势。     

二维序贯均匀设计方法的拓展研究

将二维序贯均匀设计方法拓展到三维空间,扩展到三维的序贯均匀设计可用于优化的三因子试验设计问题,从而达到既减少试验次数,又提高试验精度的目的.     

序贯Lq似然比型检验

本文研究了序贯Lq似然比型检验(简写为SLqRT),以及SLqRT的一些性质.基于其中一个性质-基本恒等式,得到SLqRT的势函数和平均子样容量.为了节约成本,通过最小化平均子样容量来选择合适的q值,从而进行指数分布的假设检验.此外,给出了理论推导及两个模拟算例来说明SLqRT的稳健性,并计算了不同污染参数下粗差模型的序贯概率比检验(简写为SPRT)和SLqRT的平均子样容量.结果表明:在平均子样容量下,SLqRT的效果优于SPRT.     

几何分布时间序贯检验的贝叶斯推断

设有统计模型｛ｘ,Ｂｘ,Ｐθ｝,θ∈（０,１）,其中Ｐθ为几何分布：Ｐθ（Ｘ＝ｋ）＝（１－θ）θ＾ｋ－１ｋ＝１,２,…。考虑检验问题：θ＝θｏ ｖｓ． θ＝θ１（０〈θ０〈θ１〈１）本文对一种依次试验的时间序贯样本,给出了上述检验问题的贝叶斯停止判决法则,其中损失函数为试验费用和误判损失之和,贝叶斯停止判决法则由后验概率的两组界（上界和下界）所给出。     

关于序贯检验的Bayes分析

本文将充分利用验前信息的Ｂａｙｅｓ方法与序贯检验相结合,推导出了Ｂａｙｅｓ序贯检验方法。文章从表面形式上的决策方案推导到实质上真正的决策方案;并对飞行器落点密集度进行了模拟计算的具体分析,最后得出结论,Ｂａｙｅｓ序贯检验方法对具有昂贵成本的产品试验和我国航天试验有较大的应用价值．     

临床试验中的几种最优自适应设计

在临床试验中,当病人序贯地来到时,我们总想自适应地为病人在两种可供选择的治疗方案中选择较优的一种治疗方案,由于受实验者是病人,所以这就显得特别重要.本文中,基于统计有效性,我们讨论临床试验中几种依赖于未知参数的最优配置规则,并提出相应的自适应设计模型,同时获得一些渐近性质.而这些渐近性质又表明文中提出的自适应设计模型能达到临床试验中的渐近最优配置规则.