线性回归模型的一种有偏估计

在线性回归模型Y=Xβ＋ε；E（ε）=0；cov（ε）=σ^2V；V〉0下给出了有偏估计βh^＋=（X^T V^-1 X＋hI）^-1 （X^TV^-1Y＋β^＋），其中h〉0为参数，β^＋表示线性回归模型的广义最小二乘估计．讨论了这种有偏估计的优良性质，并证明了其可容许性，推广了已有的有关结果．     

指数分布中均值参数的齐次线性估计的可容许性

讨论均值参数为θi（i=1,2,…,n）的指数分布中均值参数θ=（θ1,θ2,…,θn）′的齐次线性估计Ax在矩阵损失函数（Ax-θ）（Ar-θ）′下的可容许估计性,利用矩阵理论与方法,讨论了参数估计的几种具体情况,得到了Ax可容许的一些充分性结果。     

PA相依样本的部分线性EV模型的估计理论

考虑部分线性EV模型Y=xβ＋g（t）＋e，e是PA相依，其中x的观测值有误差时β和g（t）的估计情况．用x的有效数据和原始数据构造β和g（f）的非参数核估计，并且讨论了在某些条件下这些估计的强相合性．     

与广义Dedekind函数有关的误差项估计

设Φ(n）是Dedekind函数，r为正整数，则有∑n≤x（n/Φ（n））^r=ax E（x，r)，其中a是与r有关的常数，而E（x,r）是误差项，利用经典的复积分理论及解析的方法研究了E（x,r）的算术均值和积分均值，得到了一个较为精确的估计式。     

一种改进的三步搜索块运动估计算法

针对目前块运动估计的三步搜索法和新三步搜索法在搜索时容易陷入局部最小的问题，提出了一种改进的三步搜索法，该算法在三步搜索法的基础上，设计了新的大小菱形综合搜索模板，采取了自适应选择模板的搜索策略，减小了搜索时陷入局部最小的概率，提高了运动估计精度且降低了计算复杂度．模拟实验结果表明，该算法与原三步搜索法相比，运动估计的均方误差更小（降低了0．7）且计算复杂度减小了10％以上。     

大风险分析中Stugent分布的M-估计和最大逼近估计

对于大风险分析中的小自由度Stugent分布，本文研究了M-估计和最大逼近估计，证明了关于对^^δn和δ^2 n的估计定理．     

指数分布无失效数据的Bayes估计多层Bayes估计

给出了指数分布无失效数据在时刻ｔｉ的失效概率Ｐｉ＝Ｐｒ｛Ｔ＜ｔｉ｝的Ｂａｙｅｓ估计、多层Ｂａｙｅｓ估计，从而得到了时刻ｔｉ的可靠度的估计。     

OFDM系统DCT/IDCT插值信道估计算法

导频辅助信道估计是OFDM系统常用的信道估计算法，本文研究基于变换域的导频辅助信道估计算法．在DFT插值法的基础上，提出了基于离散余弦变换（DCT）的信道估计方法．仿真结果表明，该插值算法的MSE和SER性能优于DFT方法．与MMSE算法相比，该插值算法计算复杂度低，易于物理实现．     

回归系数估计的渐近分析

讨论正态线性模型回归系数的一种非线性有偏估计，给出了它的偏差及其均方误差的渐近展开式，在均方误差意义下，得到了该估计优于最小二乘估计的渐近充要条件。     

关于加权Christoffel函数的估计

用初等的方法求出了Legendre权的Christorffel函数的下确界和点态估计式中的常数,并给出了Jacobi权ω（x）=（1-3)^α(1 x)^β的Christoffel函数的下界估计。     

截尾情形下的生存函数的估计

本文给出了在左截尾情形下的关于生存函数的product-limit估计的表示式,并给出其余项的阶为。(,一’lnn)a. s.     

删失场合下回归函数估计的强相合性

本文给出随机删失场合下非参数回归函数的一类核估计，得到核估计的强相合性，并证得对数律。     

相依样本时条件密度双重核估计 的渐近正态性’

本文证 明了孙东初在 〕 中提 出的条件密度双重核 估计。川 幻 在样 本为甲一混 合时的渐近正态性     

条件密度函数双重核估计的精确度的随机测度的收敛性

度量条件密度函数f(ylx)的双重核估计fn(川x)的精确度的量为平均积分均方误差(MISE>，由于MISS的计算是十分困难的我们采用积分均方差误Ap(ISE)和平均均方误差1}(ASE)作为MZSE的估计量，本文在一定条件下，得到Ap和I:与MISE(二EI)之间的关系     

鞅差序列下回归函数加权核估计的收敛性

研究了在删失样本下误差为鞅差序列时 ,回归函数加权核估计的r阶矩收敛性 ,完全收敛性和几乎处处收敛性 ,推广了在完全样本下误差为鞅差序列时相应的结论 ,同时还给出了r(r >1)阶矩收敛的收敛速度     

随机截断下分布函数的光滑PL 估计

本文在随机左截断情形下, 对非参数光滑PL 估计Fn , 光滑PL 过程n(Fn -F)用光滑经验过程加上一个可忽略的余项来一致地表示.把文献[ 8] 的结果加以改进, 使其表示形式在统计意义上更为直观.并得到光滑PL 过程的重对数律.     

一类分布族参数的Bayes统计分析

考虑如下一类分布族:F(x;θ)=[g(x)]θ,A≤x≤B,θ>0,其中g(x)是关于x单调递增的可微函数,且g(A)=0,g(B)=1,其中θ为未知参数。在熵损失函数下,得到了参数的Bayes估计和可容许估计,并讨论了一类(cT+d)-1形式估计的可容许性和不可容许性。     

基于最优平滑和统计最小的语音增强

针对传统最优平滑和统计最小的噪声估计方法存在较大搜索延时的缺点，提出了反向搜索噪声估计算法，从而在不需要语音活性检测的基础上有效地解决了搜索延时问题，并且运用反向搜索噪声估计器构造了新的语音增强系统．实验结果显示，该系统使语音得到进一步的增强，而且提高了噪声估计的精确度，具有一定的实用价值．     

风险率函数基于右删失数据的估计

在随机右删失数据情形下,对风险率函数给出了一种类似于完全样本下由Rosenblatt提出的估计.并在较弱的条件下,讨论了K-类密度估计的强收敛速度和渐近性;同时给出了风险率函数估计量的强收敛速度.     

随机删失场合回归函数的改良核估计

本文在随机删失场合下,讨论了回归函数ne(z) = E[州X二习的估计问题,利用改良的核估计方法,得到了改良核估计的强相合性.