负相伴样本情形线性指数分布参数的经验Bayes双侧检验问题

本文讨论了负相伴样本情形线性指数分布参数的经验Bayer(EB)双侧检验问题,利用概率密度函数的核估计构造了参数的经验Bayes检验函数,在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的渐近最优(a.o)性并获得了它的收敛速度,最后,给出一个有关本文主要结果的例子。     

定数截尾缺失数据下Weibull分布的形状参数两种近似估计的比较

本文研究了定数截尾寿命试验数据缺乏场合下Weibull分布中形状参数的点估计问题．利用次序统计量的方法及逆矩估计法分别给出形状参数的近似估计，并通过大量的Monte—Carlo数值模拟试验对这两种方法精度作了比较。     

三段直线回归模型的贝叶斯分析

对于三段直线回归模型，本文利用贝叶斯观点，给出了转换点和参数的边沿后验分布，参数的条件后验分布和它的点估计     

负相伴样本情形线性指数分布参数的经验Bayes检验问题

讨论了负相伴样本情形线性指数分布参数的经验Bayes(EB)单侧检验问题.利用概率密度函数的核估计构造了参数的经验Bayes单侧检验函数,在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的渐近最优(a.o.)性并获得了其收敛速度.最后给出一个有关主要结果的例子.     

变破产下限风险模型的破产概率

近年来,很多文献对经典风险模型作了研究,并得出许多有用的结论。一般文献都是假定保险公司的破产下限为零,但在实际的保险实务中,当保险公司的盈余低于某一限度时,保险公司就要调整政策或宣布破产。本文研究了经典风险模型在假定变破产下限下的破产概率,得出了破产概率所满足的不等式,而且研究了当破产下限f(t)为某些特殊函数时,破产概率所满足的不等式或破产概率的具体表达式。最后本文给出了在推广后的风险模型中变破产下限破产概率所满足的不等式。     

多元copula参数模型的选择

多元copula参数模型能完整刻画变量间的相关性关系.讨论了一类copula模型的选择问题,其多元copula函数能与一个一元函数构成一一对应的关系.对于Gumbel,Clayton,Frank,Fréchet等4种此类copula模型,分别在参数已知或未知两种情况下进行了拟合优度检验,并对中国股市的上证指数与深证综指作了实证分析,结果表明两者存在着较强的正相关性,相关性模型选取Gumbel copula模型最合适.     

Pareto分布参数的经验Bayes检验的收敛速度:NA样本情形

本文讨论了NA(negativeassociation)样本情形Pareto分布参数的经验Bayes(EB)单侧和双侧检验问题.利用概率密度函数的核估计构造了参数的经验Bayes检验函数,在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的渐近最优(a.o.)性并获得了其收敛速度.     

带干扰变破产限风险模型的破产概率

近年来,许多文献对经典风险模型及推广后的风险模型作了研究,并得出许多有用的结论.一般的文献都是假定保险公司的破产限为零.但在实际的保险业务中,当保险公司的盈余低于某一限度(破产限)时,保险公司就要调整政策或宣布破产.本文研究了带干扰的双Cox风险模型和带干扰的双Poisson风险模型在变破产限下的破产概率,得出了破产概率所满足的不等式,而且研究了当破产限为某一特殊函数时,破产概率所满足的不等式和具体的解析式.     

定数截尾数据缺失场合下双参数指数分布参数的贝叶斯估计

给出了定数截尾双参数指数分布在缺失数据场合下的极大似然估计值和Bayes近似估计值，并在此基础上讨论了该Bayes近似估计关于实验样本个数n的迭代收敛速度，随机模拟表明，Bayes近似估计值的精度要高于极大似然估计值．     

Logistic回归中的加权最小二乘估计

本文引入因变量是虚拟变量的回归模型 ,并通过logistic函数拟合这种模型 ,分析它在控制和预测方面的不足之处 .在此基础上提出用加权最小二乘估计回归方程 .模拟结果表明 ,此方法是可行的