Panel模型中常见估计的比较

本文研究了Panel模型中回归系数常见估计的比较问题,给出了在Pitman准则,协方差阵准则和广义均方误差准则下最小二乘估计,Within估计,Between估计及两步估计之间的优良性比较结果.特别地,本文证明了在Pitman准则下最小二乘估计一致地优于Between估计.     

平衡随机模型中方差分量的非负估计

众所周知, 对于平衡随机模型, 方差分量的方差分析估计为一致最小方差无偏估计. 本文基于方差分量的方差分析估计, 构造了一个二次不变估计类, 它包含了一些常用重要估计. 证明了该估计类在一定条件下在均方误差意义下一致优于方差分析估计, 并在此估计类基础上, 给出了方差分量的两种非负估计, 它们在均方误差意义下分别一致优于方差分析估计和限制极大似然估计, 且有显式解、容易计算.     

熵损失下一类广义指数分布刻度参数的经验Bayes估计[英文]

本文在熵损失函数下获得一类广义指数分布刻度参数的贝叶斯估计,并构造了相应的经验贝叶斯估计.在适当的条件下证明所提出的经验贝叶斯估计的渐近最优性并获得了其收敛速度.最后,给出一个有关本文主要结果的例子.     

新型广义加权保费原理下风险保费的信度估计

本文研究了新型广义加权保费原理下风险保费的信度估计问题.利用了损失函数法,将新型广义加权保费原理定义为新型广义加权损失函数下风险的最优估计.在该损失函数下,把估计限定在经验估计的线性组合,根据均方误差最小原则得到风险保费的信度估计,并证明了信度估计的相合性,最后,在Esscher保费原理下对信度估计的相合性进行模拟验证,并在指数保费原理下与前人的结果进行了比较,结果发现已有的研究只是本文的一种特殊情况.     

刻度指数族参数的经验Bayes估计及收敛速度

本文在刻度平方误差损失函数下导出了刻度指数族分布中参数的Bayes 估计. 利用核估计的方法构造了参数的经验Bayes 估计, 在适当条件下得到了经验Bayes 估计的收敛速度, 推广了文献中的相关结果.     

刻度指数族参数的经验Bayes估计及收敛速度

本文在刻度平方误差损失函数下导出了刻度指数族分布中参数的Bayes估计.利用核估计的方法构造了参数的经验Bayes估计,在适当条件下得到了经验Bayes估计的收敛速度,推广了文献中的相关结果.     

Pólya分布在气候统计中的应用

Pólya分布在气候统计中常用来拟合雾、雷暴等.本文给出了Pólya分布总体在全样本场合下参数的矩估计和极大似然估计,并研究了估计的存在性,并通过大量的Monte Carlo模拟说明了估计的精度,认为在样本较大的情形下极大似然估计优于矩估计.最后通过具体的雾与雷暴等气候统计数据说明本文方法的可行性.     

绝对损失下双边截断型分布族参数的渐近最优经验Bayes估计

本文在绝对损失下构造了双边截断型分布族参数的经验Bayes估计,并在合适的条件下证明了该估计的渐近最优性.最后,给出两个有关本文主要结果的例子.     

定数截尾两参数指数——威布尔分布形状参数的Bayes估计

在不同的损失函数下,本文研究了两参数指数—威布尔分布(EWD)形状参数的Bayes估计问题.基于定数截尾试验,当其中一个形状参数α已知时,给出了另一个形状参数θ在三种不同损失函数下的Bayes估计表达式,并求得了可靠度函数的Bayes点估计.最后运用随机模拟方法,将Bayes估计和极大似然估计进行了比较.结果表明,LINEX损失下Bayes估计的精度比极大似然估计高.     

带限制线性混合模型中参数估计的小样本性质

本文将带有线性限制下的线性模型理论推广至带有一般线性限制下的线性混合效应模型.同时,本文在没有李(2010)中的正则条件下,构造了估计,考虑了估计的小样本性质.     

关于James-Stein估计的小样本性质

首先给出了Jam es-S te in估计优于岭估计的充分条件,随后在P itm an准则下给出了Jam es-S te in估计优于最小二乘估计的简短证明.     

不合格品率的一个估计方法

本提出了一种参数的估计方法——E Bayes估计法．对产品的不合格品率,给出了E Bayes估计的定义和E Bayes估计,并在此基础上给出了E Bayes估计的性质和多层Bayes估计。最后,给出了模拟计算,结果表明本提出的方法可行且便于应用。     

具线性脉冲的微分系统吸收区域的估计

本文讨论具线性脉冲影响的微分系统的吸收区域问题 ,得到吸收区域估计的一个解析表达式 ,并给出了在生态学上应用的例子 .     

状态概率的E-Bayes估计与多层Bayes估计

在文献[1]中提出了参数估计的一种方法--E-Bayes估计并给出了状态概率的E-Bayes估计的定义、E-Bayes估计公式、预测模型及其在证券投资中应用,本文在此基础上将给出状态概率的多层Bayes估计、状态概率的E-Bayes估计的性质--E-Bayes估计,多层Bayes估计的关系.最后,给出模拟算例.     

回归函数的混合型递归核估计的强相合性

本文讨论了把最小二乘估计和一类递归核估计结合起来所得回归函数的混合型递归核估计的强相合性.     

非线性模型中方差和协方差分量的Bayes估计

本文采用Bayes方法从有逆gamma先验信息出发,得到了非张性模型中方差和协方差分量的估计,本文中的方差和协方差分量包含相关系数,而其他学者提出的线性模型中方差和协方差分量的Bayes估计只是本文的特殊情况.     

失效率的E-Bayes估计和多层Bayes估计

提出了一种可靠性参数的估计方法—E-Bayes估计法,对寿命服从指数分布的产品,在无失效数据情形,给出了失效率的E-Bayes估计的定义、E-Bayes估计和多层Bayes估计,并在此基础上给出了E-Bayes估计的性质.最后,结合发动机的实际问题进行了计算,结果表明E-Bayes估计法可行且便于应用.     

关于回归模型的参数估计效率

本文讨论回归模型的参数估计效率。本文说明了现有线性回归模型的参数估计效率的下界与真实的参数估计效率在很多情况下相差较大,而且这种下界对于实测数据处理很难得到精确值。本文给出了估算参数估计效率的仿真方法。理论分析表明,该方法给出的参数估计效率的估计较现有的下界估计更合理;仿真和实算结果表明,对于一大类线性和非线性回归模型,该方法给出的回归模型的参数估计效率的估计更接近模型参数估计效率的真值。     

语音识别中AR模型的研究

介绍用线性AR(p)模型提取语音信号的LPC参数估计的方法(矩(YW)估计和极大似然(M LE)估计),并且对模型进行检验和模拟.     

无理数e的统计估计法

本文通过著名的“匹配试验”构造出了无理数ｅ的统计估计公式，并讨论了该估计的性质．