回归系数的综合岭估计

本文提出了回归系数的一种新的有偏估计－－综合岭估计，讨论了综合岭估计的优良性，可容许怀等性质，给出了其迭代和极小均方程误差的无偏估计解，在综合估计下，岭估计和根方估计作为其特例，从而统一了岭估计和根方估计理论。     

无重复因析试验中散度效应的ML估计

在无重复因析试验中,若因子A,B的散度效应显著,则不论其交互效应AB的散度效应是否显著,其散度效应的现有估计常常是有偏的,从而导致其被错误地识别为显著效应.提出了散度效应的一种新的估计方法(称为ML估计),并给出了ML估计的方差的精确表达形式,证明了在一类模型中,交互效应AB的散度效应的ML估计是无偏的.最后,将ML估计与现有的常用估计进行了比较.     

左截断右删失数据下光滑分布函数估计效率

研究了左截断右删失数据下光滑分布函数估计,并获得了其渐近性质.在MSE意义下,给出了光滑分布函数估计与经验估计(即乘积限估计)的相对亏量,证明了在一定的条件下,光滑分布估计要优于经验分布估计,并通过模拟说明了光滑分布函数估计比乘积限估计更加有效.     

二维均匀分布矩形区域面积的估计

根据一维均匀分布区间长度的区间估计,探讨了二维均匀分布矩形区域面积的估计问题,并给出了其各种估计.     

基于三次卷积插值的贝叶斯滤波方法研究

针对一类二维空间系统的状态估计模型,提出了一种用三次卷积插值方法递推估计的非线性滤波算法.仿真实例采用一个常用的非线性模型,并与粒子滤波算法进行对比分析,仿真结果表明三次卷积插值方法提高滤波估计精度,从而验证其估计一类状态估计模型解析解的可行性,其插值算法还可以推广到多维空间系统.     

强混合样本且含附加信息情形M估计和分位数估计的渐近性质（英文）

在强混合样本且含附加信息情形,本文采用经验似然方法提出了一类新的M估计和新的分位数估计.结果表明,本文提出的M估计和分位数估计具有相合性和渐近正态性,且其渐近方差比一般M估计和分位数估计的渐近方差小.     

基于小波测量预处理的最小二乘估计

以离散小波变换为工具,利用其特有的低通滤波属性和有效的抑制测量噪声的能力,将其与传统的最小二乘估计相结合,建立了一种基于小波测量预处理的改进最小二乘估计新方法,获得了比传统最小二乘估计好得多的估计结果;计算机仿真验证了算法的有效性.     

多参数情形下 MLE 的大偏差

在大样本点估计理论中,我们一般只考虑相合估计,对于任何一个相合估计 T_n 以及任何给定的ε>0,其尾概率     

广义岭型主相关估计的方差最优性

本文在回归系数的岭型主相关估计的基础上,提出了广义岭型主相关估计,进一步研究其在降维估计类中方差最优性。     

异方差线性模型中的Bayes和经验Bayes方差估计

本文给出异方差线性模型中误差方差的 Bayes和经验 Bayes估计。我们首先研究在每一个试验点只有少量重复,而总观察数N相当大的情况。并导出其Bayes估计,讨论其某些性质。同时还给出经验Bayes估计及其偏差和方差的渐近展开式。基于这些展开式,在N很大时证明了经验Bayes估计要比常用方差估计(组内样本方差)有更小的均方误差。     

平衡损失函数下的信度模型

保险公司对保费进行定价时,一般是有一个目标保费. 本文结合信度定价原理, 考虑保费的目标估计,得到平衡损失函数下的信度估计. 并对其未知参数进行估计,得到相应的经验Bayes信度估计.     

不完全信息下Ⅱ型截尾Weibull分布参数的极大似然估计及贝叶斯估计

给出了不完全信息下Ⅱ型截尾weibull分布参数的极大似然估计、无信息先验Bayes估计及多层Bayes估计,并指出针对一些具体模型还可以通过随机模拟来比较其估计精度.     

不完全信息下型截尾Weibull分布参数的极大似然估计及贝叶斯估计

给出了不完全信息下 型截尾weibull分布参数的极大似然估计、无信息先验Bayes估计及多层Bayes估计,并指出针对一些具体模型还可以通过随机模拟来比较其估计精度.     

定数截尾试验下双参数指数分布刻度参数的EB估计

对于定理截尾试验下双参数指数分布刻度参数的经验Bayes估计问题,用间接EB方法得到其EB估计,计算机模拟例子表明本文所给了估计较好。     

平衡损失下不等式约束回归系数的线性容许估计

对回归系数在不等式约束和平衡损失下讨论了其线性估计的可容许性,给出了齐次和非齐次线性估计类中可容许估计的充要条件.     

高频金融数据的高维积分波动率矩阵估计

高维积分波动率矩阵是资源配置和风险管理的重要统计量,对其估计是金融统计和风险度量中的热点和核心问题之一.本文在带有市场信息的微观结构噪声下,考虑了高频金融数据大量资产的积分波动率矩阵估计问题.在多资产价格观察不同步下,当资产数和样本量都趋向于无穷时,本文利用不重叠区间方法和稀疏性特征提出了高维积分波动率矩阵估计,证明了该估计量具有相合性,较在加性噪声下的估计具有更快的收敛速度,其收敛速度可以达到已存在高维积分波动率矩阵估计在无噪声下的最快收敛速度.对所提出的估计与现有的高维积分波动率矩阵估计进行模拟比较,结果表明本文提出的估计方法具有优良的性质.最后将提出的估计应用于上海证券指数数据的实证研究中.     

变系数的一般型发展方程的色散估计

本文研究的是带变系数的一般型线性发展方程.首先建立了其基本解的一系列色散估计:Kato光滑型估计,极大函数估计及Strichartz估计.最后应用这些估计研究了一些非自治非线性色散方程的初值问题在H~s(R)空间中的局部可解性.     

Gamma分布环境因子的统计分析

证明了Gamma分布环境因子的最大似然估计是有偏估计,且其偏差为正,进而导出了Gamma分布环境因子的近似无偏估计.利用Cornish-Fisher展开导出了Gamma分布环境因子的广义置信区间,另外也给了Gamma分布环境因子的Bootstrap-t置信区间.利用模拟方法研究了所给近似无偏估计和区间估计的精度,模拟结果显示所给近似无偏估计和区间估计的精度是相当好的.     

测量误差模型中方差的一个非负估计及其性质

本文研究了测量误差模型中方差的估计问题.利用非负定的估计阵取其正部的方法,得到了测量误差模型中方差的一个非负估计.这个估计是渐近无偏的,有强相合性和渐近正态性.     

生长曲线模型中共同均值参数的线性估计的可容许性

本文讨论了生长曲线模型中共同均值参数的估计问题,针对矩阵损失函数,给出了六种不同形式的优良性准则,在较特殊的生长曲线模型下,证明了这六种容许性在特殊的齐次线性估计类中是一致的,并且得到了其共同容许估计的充要条件,但在中它们是不一致的,可分为两类,并且也分别得到了其可容许估计的充要条件,还进一步讨论了非齐次线性估计的容许性问题。