Fisher-Z分布次序统计量的普通多元随机序

本文研究了Fisher-Z分布次序统计量的随机比较问题.利用Beta随机变量的性质以及比例风险率模型的次序统计量随机比较的结论,获得了Fisher-Z分布次序统计量向量的普通多元随机序的比较,推广了文献中的相关结果.     

关于次序统计量数学期望的两个恒等式的简证及其应用

给出了最大最小次序统计量分布函数和密度函数的恒等式,从而在随机变量独立同分布情形下,给出了关于次序统计量数学期望的两个恒等式的简捷证法.最后将几个恒等式应用于威布尔分布的最大次序统计量的分布及其数字特征的计算.     

特征为2的有限域上的一类差分4一致函数

有限域上的低差分一致性函数在密码学中有着重要的应用背景.目前人们发现的特征为2的有限域上的差分4一致函数并不是很多.通过交换定义在有限域F_2~n上的Kasami几乎完全非线性函数x~(2~(2k)—2~k+1)任意两点之间的取值,给出了一类新的差分4一致函数;并在n为奇数的情况下,证明了所给出的这类函数是具有较高非线性度和代数次数的置换函数.     

特征为2的有限域上的一类差分4一致函数北大核心CSCD

有限域上的低差分一致性函数在密码学中有着重要的应用背景.目前人们发现的特征为2的有限域上的差分4一致函数并不是很多.通过交换定义在有限域F_2~n上的Kasami几乎完全非线性函数x^(2^(2k)—2~k+1)任意两点之间的取值,给出了一类新的差分4一致函数;并在n为奇数的情况下,证明了所给出的这类函数是具有较高非线性度和代数次数的置换函数.     

有限域上的逻辑函数与其Chrestenson谱的关系

本文首先给出了有限域上逻辑函数的Chrestenson线性谱的新定义(不同于文献[1]所给出的),如同Chrestenson循环谱一样,重新定义的Chrestenson线性谱也是有限域Fq到复数域的映射,且证明了它们之间在实质意义下可以相互线性表出;最后我们还用重新定义的Chrestenson线性谱给出了有限域上逻辑函数的反演公式.     

基于Bootstrap方法对简单随机序问题的多总体检验

简单随机序是在概率分布意义下比较随机变量的大小,被用于许多领域.两总体简单随机序的检验问题已经有了很多的研究成果,但对多总体情况下简单随机序检验问题的研究却很少.文章考虑多总体情况下简单随机序的检验问题,利用分布函数的保序回归估计构造出检验统计量,给出了检验统计量在原假设下的渐近分布;同时,利用Bootstrap方法给出了计算临界值和p值的方法,并通过Monte Carlo模拟来说明文章所提出方法的可实现性和优良表现.     

封闭型保单组未来损失现值向量的联合分布及渐近分布

本文针对封闭型保单组,利用历年死亡人数随机向量D,将保单组的未来给付现值随机变量和未来损失现值随机变量表达为某个满秩矩阵和D的乘积,根据D服从多项分布的性质,得到未来损失现值随机向量渐近服从多元正态分布的结果,为分析责任准备金提供了一个新的框架.     

k阶几何无穷可分分布族

一个非退化的m维随机向量Y称为是k阶几何无穷可分的，是指对任何0＜p＜1，存在独立同分布的m维随机向量{Ypi,i≥1}使得Y=,其中Np为取正整数随机变量，服从参数为p和k的广义几何分布，且Np与{Ypi,i≥1）独立．本文给出了这类分布的刻划和应用．     

Rayleigh分布的参数估计

设随机变量X服从Rayleigh分布,其密度函数为p(x;β)=2x/βe-x^2/β,x＞0,β＞0为参数,对变换群G={gc;gc(x)=c^2x,c＞0},本文分别在平方损失和熵损失下研究了β在G上的最优同变估计;当β有先验信息时,给出了β的Bayes估计。     

逆Weibull分布随机变量的随机比较(英文)

研究了两个相互独立的逆Weibull分布随机变量间的随机序,似然比序,危险率序以及凸序之间的相互关系,给出了两个相互独立但不同分布的随机变量满足各种随机序时其分布所含参数间的相应关系.也给出了两组相互独立但不同分布的随机变量极值间在一般随机序下的大小关系.     

Characterization of the skew-normal distribution

Two characterization results for the skew-normal distribution based on quadratic statistics have been obtained. The results specialize to known characterizations of the standard normal distribution and generalize to the characterizations of members of a larger family of distributions. Results on the decomposition of the family of distributions of random variables whose square is distributed as χ ₁ ² are obtained. Research supported by a non-service fellowship at Bowling Green State University.     

The use of order statistic numerical simulation algorithms

A modification of the standard algorithm for the simulation of order statistics for a uniform distribution is proposed that uses confidence intervals. It is found that one of the applications of the algorithms for the simulation of order statistics (namely, simulation of the beta distribution with integer parameters) gives more efficient methods for the simulation of order statistics than the algorithm based on confidence intervals. It is shown that the resulting algorithm can be used for the efficient simulation of random variables with polynomial density and of beta distributed random variables with large noninteger parameters.     

MOBVE分布参数的估计及其改进

本文讨论由Marshall和Olkin引进的二元指数分布(MOBVE分布)的参数估计问题.这个分布关于某个控制测度的密度函数被提出.对于边缘分布相同的情形,本文给出了充分统计量并讨论了它的性质;对两个参数各提出了一个无偏估计并采用协方差改进法分别对其作了改进.     

对数似然比与整值随机变量序列的一类强律

本文引进对数似然比作为整值随机变量序列相对于服从几何分布的独立随机变量序列的偏差的一种度量,并通过限制对数似然比给出了样本空间的一个子集.在此子集上得到了一类用不等式表示的强律,其中包含整值随机变量序列与相对熵密度及几何分布的熵函数有关的若干极限性质.     

依概率收敛与依分布收敛的关系

本文探讨了随机变量序列依概率收敛与依分布收敛的关系 ,并给出了一个依分布收敛能保证依概率收敛的最弱的条件 ,即 :设分布函数列 { Fn(x) }弱收敛于连续的分布函数 F(x) ,则存在随机变量序列{ξn}和随机变量ξ,它们分别以 { Fn(x) }和 F(x)为其对应的分布函数列和分布函数 ,且 {ξn}依概率收敛于ξ.     

An alternative method for computing mean and covariance matrix of some multivariate distributions

Computing the mean and covariance matrix of some multivariate distributions, in particular, multivariate normal distribution and Wishart distribution are considered in this article. It involves a matrix transformation of the normal random vector into a random vector whose components are independent normal random variables, and then integrating univariate integrals for computing the mean and covariance matrix of a multivariate normal distribution. Moment generating function technique is used for computing the mean and covariances between the elements of a Wishart matrix. In this article, an alternative method that uses matrix differentiation and differentiation of the determinant of a matrix is presented. This method does not involve any integration.     

频谱曲线计算与模拟曲线DFT理论

一、实函数曲线抽样与其光滑模拟曲线的DFT设震动波实函数x(t)之CFT为X(f),x(t)?X(f),     

經驗分佈之比的極限分佈

<正> §1.引言 令x為一隨機變數,其分佈函數為F(x).對於x作n次相互獨立的试驗,便得n個結果x_1,x_2,…,x_n.我們也可以把x_1,x_2,…,x_n看作是遵循同一個分佈函數F(x)的相互獨立隨機變數.現在把x_1,x_2,…,x_n依其值由小到大的次序排列,我們得到     

多种方法巧证概率积分intgral from n=-∞ to +∞(1/(2π)~(1/2)·e~(-(x~2/2))dx=1)

利用变量代换、微分中值定理、积分几何意义、积分性质及夹逼定理、Γ -函数和β-函数关系等方法 ,对服从标准正态分布的随机变量 X ,其密度函数的概率积分公式 ,给出了多种证明方法 .