离散型指数差分布

本文提出了一个离散型概率分布:指数差分布,推导了该分布的最可能成功次数、数学期望和方差,探讨了该分布与几何分布的关系,给出了该分布在马尔可夫链模型中的应用。     

连续型指数差分布

本文提出了一个连续型随机变量的概率分布:指数差分布。讨论了该分布的极值、拐点、数学期望和方差,推导了参数的矩估计公式,探讨了该分布与指数分布的关系,给出了该分布在药代动力学中的应用。     

指数抽样分布定理及三个期望之极小方差无偏估计的有效性比较

在相关文献工作的基础上完善指数抽样分布定理.首先导出指数分布样本最大值与样本最小值之差的分布,并证明了样本最大值与样本最小值之差和样本最小值相互独立;然后导出指数分布样本最大值与样本均值之差的分布,并证明了样本最大值与样本均值之差和样本最小值相互独立.从而构造出三个期望之极小方差无偏估计,基于样本均值与样本最小值之差和样本最小值构造出的期望之极小方差无偏估计,恰好是期望之一致最小方差无偏估计;文末,在小样本情景下,对上述三个期望之极小方差无偏估计作了有效性比较.     

基于二维t分布的条件VaR研究

根据多元t分布的定义及性质,推导出二维t分布随机变量差的条件分布仍服从t分布.在假定股票价格对数与收益率服从二维t分布的基础上,利用该性质,可以得到不同股票价格水平条件下,收益率的一维条件t分布,进而计算出价格条件VaR.利用多元t分布研究价格条件的收益率分布问题,与正态分布相比,较好地刻画了证券收益率分布的尖峰厚尾现象.     

成分数据的几个估计

本文用SURE模型导出了成分数据的均值和协差阵的估计。特别地，在成分数据服从Dirichlet分布D（a1,…,ad 1)时,构造了参数a=∑j=1^d 1 aj的二次估计及a1,…,ad 1的三次估计，求出了这些估计的渐近分布。     

混合线性模型中方差比的置信区间

本文利用信仰推断给出了求混合线性模型中方差比的置信区间的方法，结果表明所得区间估计具有不变性。另外，本文给出了两种求区间估计的近似方法。     

关于模N的原根与它的逆的差的奇数幂及其推广

本文研究了模ｎ的原根ａ与它的逆ａ差的奇数幂分布性质，并给出了(?)的一个渐近公式．     

高阶差等比数列的通项与前n项的和

通过对某一数列应用逐差法,使得若干阶差后得到一等比数列.该数列又称为高阶差等比数列.本文仅研究讨论高阶差等比数列的通项及前n项和的公式,并由该数列的特点得到规律性计算公式,从而解决了高阶差等比数列的通项及前n项求和问题.     

Phase-Type分布的一个新稠密子集及其性质

针对目前常用的Phase-Type分布稠密子集存在的问题,对Hyper-Erlang分布进行扩展,给出了Phase-Type分布一个新的稠密子集E-HErD,证明了该新稠密子集的稠密性,并给出了其若干相关性质.     

Poisson分布下基于鞍点逼近的慢性病风险差的置信区间构造

风险差是流行病学中重要的指标之一,常用来比较两种治疗或两种诊断的有效性.因此,风险差区间的精确估计对流行病病情的诊断以及治疗方案的选择有很重要的意义.结合Poisson抽样的优点以及慢性病发病周期长和发病率低的特点,利用鞍点逼近方法来构造了Poisson分布下风险差的置信区间.同时,通过实例和Monte Carlo模拟对传统的四种区间构造方法进行评价.模拟结果表明:在小样本情况下,鞍点逼近方法得到的置信区间大多数能保证覆盖率近似于期望的置信水平并且使得区间长度最短,是一种很好的置信区间构造方法.