拉格朗日函数在确定参数置信区间时的应用

1 问题的提出 参数的区间估计就是根据估计量的分布，在一定的可靠度下，指出被估计的总体参数所在的可能数值范围．其具体做法是：对于来自总体的样本（X1，X2，…，Xn），找两个统计量^θ（X1，X2，…，Xn）和^θ2（X1，X2，…，Xn），使 P（^θ1〈θ〈^θ2）=1-α 区间（^θ1，^θ2）称为θ的置信区间，^θ2和^θ1分别称为置信区间的上、下限．1-α称为置信系数，也称为置信概率或置信度．而α是事先给定的一个小正数，它是指参数估计不准的概率。     

EMPIRICAL LIKELIHOOD FOR LINEAR MODELS UNDER m-DEPENDENT ERRORS

In this paper，the empirical likelihood confidence regions for the regression coefficient in a linear model are constructed under m-dependent errors. It is shown that the blockwise empirical likelihood is a good way to deal with dependent samples.     

m相依样本下均值的经验似然比置信区间

在强平稳m相依样本下讨论了均值的经验似然置信区间估计,推广了Owen[1—2]在独立同分布情况下的结果.指出其不足并进行了合理的改进,并提出了分组经验似然的概念.     

部分线性变量含误差模型的经验似然估计

本文把经验似然方法推广到部分线性变量含误差模型 ,得到了Wilks定理的非参数形式 ,定理用来构造参数向量的渐近置信区间 .结果与WangandJing (1 999)对一般部分线性模型的经验似然结果加以比较 ,并且与正态逼近法得到的结果也作了比较 .     

基于图象灰度分布的边缘中心定位算法

提出了一种对图象线性边缘检测的精确定位算法,传统方法是基于系统分辨率的定位方法,其精度最高只能达到一个象素.该算法利用了图象象素的亮度信息,用概率分布方法进行定位估值,使定位精度小于一个象素,即在较低系统分辨率的情况下,获得较高分辨率的定位精度,用此算法设计的自动测量系统,在实际使用中取得了令人满意的结果.     

平均最短置信区间的几个结论

本文给出了当枢轴量的概率密度函数分别为单峰函数、严格单调递减和严格递增函数时最短置信区间的几个结论的证明,并利用它们得到了几个具体实例中参数的最短置信区间．     

双参数指数分布位置参数的统计推断

通过次序统计量 ,得到了双参数指数分布 E(μ,λ)中位置参数μ的一致最小方差无偏估计为nn-1 T(1) -1n-1 T,推导出了 ( T-μ) / ( T-T(1) )的分布与参数μ,λ无关 ,从而得到了μ的置信区间与检验统计量 .     

基于离散枢轴量的泊松分布参数的精确最短置信区间

将泊松分布参数的充分统计量的离散型分布函数转化为生存伽马分布函数,以此为枢轴量构造了泊松分布参数的精确置信区间.通过数值模拟,选择合适的置信度组合,得到精确最短置信区间.讨论了大样本下泊松分布参数的近似置信区间的估计精度,验证了精确最短置信区间的计算结果.     

基于MATLAB的二元线性回归在小孔流速实验中的应用

利用MATLAB软件对相关物理量进行二元线性回归拟合,求出了拟合曲线的待定参数和置信区间,拟合曲线与实验测试数据点符合较好。总结出小孔流速的经验公式,并对减少实验误差的途径进行了讨论。     

基于两步迭代收缩阈值的编码孔径光谱数据复原算法

编码孔径光谱成像仪根据压缩传感理论,对物体进行光谱成像。编码孔径光谱数据复原的特点在于能将探测器上所得到的二维编码像复原成三维的数据立方体。两步迭代收缩阈值算法是在迭代收缩阈值算法和迭代加权收缩算法基础上加以改进而得出的,采用两步迭代收缩阈值算法对编码孔径光谱数据进行复原,成功地由二维编码像复原出了三维数据立方体,具有迭代步数少,收敛速度快的特点。