含际加信息时条件分位数的估计及其渐近性质

本文利用经验似然方法给出了含附另信息时条件分位数的一类新估计,在一定的正则条件下证明了估计的渐近正态性且渐近方差小于或等于通常的条件分位数核估计的渐近方差。     

-混合样本下含附加信息时条件分位数估计的渐近性质(英文)

本文利用经验似然方法构造了含附加信息时条件分位数的一类估计,并证明了估计的渐近正态性且渐近方差不大于通常核估计的渐近方差.     

ψ-混合样本下含附加信息时条件分位数估计的渐近性质

本文利用经验似然方法构造了含附加信息时条件分位数的一类估计,并证明了估计的渐近正态性且渐近方差不大于通常核估计的渐近方差.     

φ-混合样本下含附加信息时条件分位数估计的渐近性质

本文利用经验似然方法构造了含附加信息时条件分位数的一类估计，并证明了估计的渐近正态性且渐近方差不大于通常核估计的渐近方差。     

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.     

强混合样本情形含附加信息时总体分位数的估计

在强混合样本下,利用分组经验似然方法构造了总体分位数的一类新的估计,证明了估计的渐近正态性,同时证明了含附加信息时估计的渐近方差小于或者等于不含附加信息时估计的渐近方差.     

回归模型的同方差检验

本文利用局部经验似然和WNW方法对条件分布函数和条件分位数进行估计,并利用条件分位数的方法对回归模型中的误差方差进行了同方差假设检验,获得了零假设下检验统计量的渐近分布为X2分布．模拟计算表明同方差假设检验的条件分位数方法具有较好的功效．     

相协样本下分位数的核估计在有限个点处的联合渐近分布（英文）

本文研究分位数的核估计在有限个不同点上的联合渐近分布.在相协样本下,构造分位数在有限个不同点上的核估计,并在适当的条件下证明所构造的估计的渐近正态性.最后还获得任意两个分位数差异的估计的渐近分布,推广现有文献中的相关结果.     

左截断右删失数据分位差估计及其渐近性质

我们研究了左截断右删失数据分位差,基于左截断右删失数据乘积限构造了分位差的经验估计,同时克服经验估计的非光滑性,提出了分位数差的核光滑估计.利用经验过程理论推导出这两个估计的渐近偏差和渐近方差,并且在左截断右删失数据下研究了这两个分位差的大样本性质,获得分位差估计的相合性和渐近正态性.同时给出计算模拟以验证光滑分位差估计的表现,在均方损失的意义下模拟结果表明光滑估计比经验估计具有更好的性质.     

左删失右截断数据的分位数的固定宽度序贯置信区间估计

基于左截断右删失数据下的乘积限估计构造了分位数固定宽度序贯置信区间及其估计，研究了序贯置信区间估计的渐近性质。作为副产品，获得了分位数估计近邻点的Bahadur表示定理。这个表示定理是推导分位数固定宽度序贯置信区间估计渐近性质的重要基础。同时，在文中，进行了一些计算机模拟试验，证明了左截断右删失数据下分位数估计的序贯方法是效的和精确的。     

广义偏最小二乘(PLS)估计类

本文研究了一类含有偏最小二乘（partialleastsquaresPLS）估计的估计类．给出了PLS估计的一般代数形式；讨论了含有PLS估计的广义PPLS估计类的统计性质；给出了该估计类优于最小二乘估计的条件．     

关于回归函数核估计的叠对数律

讨论了非参数回归函数的核估计，用核估计误差分解方法，较弱条件下，到了回归函数核估计的叠对数值。     

方差分量的改进估计

本文研究一类方差分量模型中方差分量的改进估计问题,对单向分类随机模型的对应于随机效应的方差分量,我们研究了一个不变估计类,它包含了一些常用重要估计。证明了在均方误差准则下,在该估计类中不存在一致最优不变估计,且方差分析估计是不容许估计。在一个重要子估计类中,找到了一致最优估计。对于较一般的含两个方差分量的混合模型,我们研究了一个非负估计类的性质,给出了它们的分布,并建立了它们优于方差分析估计的充分     

一类线性模型中Bayes估计的优良性

本文研究了一类线性模型中参数的Bayes线性无偏估计的优良性.利用矩阵论的相关知识,分别在平衡损失准则和均方误差阵准则下,得到了Bayes线性无偏估计优于广义最小二乘估计的条件.     

威布尔分布无失效数据的统计分析

本文对Weibull分布场合下的无失效数据(ti,ni),根据“平均剩余寿命”这一概念得到了参数的拟矩估计,进而将其转化至有一个或多个失效数据的情形,利用[1]中的结果给出了失效概率pi的多层Bayes估计,从而利用分布函数曲线拟合方法得到了未知参数的估计．并结合实际问题进行了计算．     

ON THE EXISTENCE OF MAXIMAL LIKELIHOOD ESTMATORS

In this paper, we give necessary and sufficient for the existence of maximal likelihood estimators when the density functions of probability distributions are product measurable. We also show that when we adopt the generalized definition of maximal likelihood estimators, the generalized maximal likelihood estimators always exist,provide the denesity functions are product measurable.     

GENERAL MINIMAX ESTIMATORS ON THE LOCATION MATRIX OF A MIXTURE OF NORMALS

This paper considers the estimate problem on the mean matrix of mixtureof normals. In order to evaluate estimators of the mean matrix, a fundamental frameof Ф-(general) decision problem is established. Under the frame, a class of Ф-minimax estimators are constructed.     

IMPROVED ESTIMATES OF THE COVARIANCE MATRIX IN GENERAL LINEAR MIXED MODELS

In this article, the problem of estimating the covariance matrix in general linear mixed models is considered. Two new classes of estimators obtained by shrinking the eigenvalues towards the origin and the arithmetic mean, respectively, are proposed. It is shown that these new estimators dominate the unbiased estimator under the squared error loss function. Finally, some simulation results to compare the performance of the proposed estimators with that of the unbiased estimator are reported. The simulation results indicate that these new shrinkage estimators provide a substantial improvement in risk under most situations.     

矩阵损失下多维 POISSON 均值的线性估计的可容许性

设 X_1…,X_n 相互独立,X_i 遵从参数为λ_i 的 Poisson 分布.L.D.Brown 和 R.H.Farrell 在[1]中阐述了λ=(λ_1,…,λ_n)′的线性估计的实际意义,并在二次损失函数下给出了λ的线性估计是可容许的充要条件.本文在[2]和[3]等使用的矩阵损失函数(d-λ)(d-λ)′下讨论λ的线性估计,在线性估计类中的可容许性.注意到λ的线性估计的风险函数只涉及 X=(X_1,…,X_n)′     

一类非线性回归的两类估计的收敛性

一、引言设(X,Y),((?)_1,(?)_1),((?)_2,(?)_2)为取值于 R~d×R~d'的 i.i.d.随机变量。苏淳、缪柏其在[1]中讨论了非线性回归函数(?)(x)=E{h((?)_1,(?)_2)|(?)_1=(?)_2=x}的近邻估计,这里h(y_1,y_2)为定义于 R~(2d′)上的对称实值 Borel 可测函数.[1]中得到了一系列相合性结果,本文将其推广到更一般的情况