随机向量相关性的度量

本文是张尧庭(1984)工作的继续。本文证明了在一些合理的条件下,[4]中给出的关于K组随机变量相关系数的定义是唯一的。文中对于Gupta,A.S.(1982)的工作进行了简化和比较,证明了他的定义是[4]中定义的特款,并指出了他的定义的缺陷以及修正方法。     

线性模型的泛线性假设检验

在多元线性模型的实际应用中,经常会遇到一类线性模型的泛线性假设的问题。 例1 两总体的比较问题。 设x_1,…x_n来自正态总体N(μ_1,∑),z_1,…,z_n自正态总体     

双重筛选多元逐步迴归

本文提出一种多个自变量对多个因变量的逐步迴归方法,它既能调节自变量又能调节因变量。§1是理论推导,§2是算法,具体的实例见[1]。§1.模型及理论 设自变量是x_1,…,x_m,因变量是y_1,…,y_p,有n个样品,相应的资料矩阵是     

一种新的股市风险度量指标及其应用

本文充分利用了多元统计分析的技术 ,提出了用收益的方差协方差矩阵引出的特征根作为股市风险的一种量度指标 ,在此基础上 ,推导出了第一特征向量的分块结构公式 ,并给出了具有实际意义的解释。本文的思想及技术路线 ,为以后对股市风险定量研究及开发金融工程产品打开了新的研究视野     

一类相关性的度量

本文给出了一些度量随机变量之间或随机向量之间的相关性的方法,尤其适用于定性变量之间的相关性。     

线性函数关系的最大似然估计与似然比检验——关于左C(n)不变分布的场合

本文在假定误差分布是左C(n)不变的条件下,导出了关于多元线性模型的均值向量之间的线性关系存在性的似然比检验,以及相应参数的最大似然估计量。这些统计量的形式与分布函数的形式无关,因而是稳健的。     

证据的信任函数表示

以诊断推理为应用背景，研究了信任函数理论框架下的证据表示．从似然原理出发，给出了基于似然性的信任函数所要满足的性质，引入了嵌套表示，建立了嵌套表示与稳健贝叶斯推断的联系，并以一个简化的诊断推理过程为例，说明了嵌套表示的应用，最后指出嵌套表示与其它表示方法的差异来自对似然原理的不同理解．     

某些均衡型結合方案的构造

亏1.引言.设有,个处理1,2,…,。.对其中任意二个处理有二种关系,如果这,个处理对二种关系满足下列条件: (a)任给二个不同的处理x,y,则x,y有且仅有一种关系;记(x,力一‘为二,y有第i种关系,则当(x,力~i时,(y,x)一t’; (b)任给一个处理二,{y:(x,力~i}的元素的个数只与i有关,而与x无关,记为称i; (c)任给二个处理x,y,如(x,力~i,则集合{‘(x,幻一j,(y,幻一粉中元素的个数只与i,j,左有关,而与二,y无关,记为河*,且川*一风,. 则称这。个处理对这二种关系构成一个二个结合类的结合方案.。,n‘,河*是结合方案的参数. 由「l]已知这些参数满足t,一l+,,+,2…     

Liouvile分布与贝叶斯估计

讨论了作为狄利克雷分布推广的Ｌｉｏｕｖｉｌｅ分布对于多项分布抽样情形下的贝叶斯估计，并给出其风险函数与极大似然估计和狄利克雷先验分布下贝叶斯估计风险函数的比较     

广义相关系数及其应用

一、引言 本文利用广义逆矩阵来引入随机向量之间的相关系数——广义相关系数。将这个概念用于多元线性模型的假设检验问题,就可以导出历史上已经出现的许多统计量,还可以导出新的统计量;将这个概念用于多元逐步迴归,就可以比较方便地导出有关的递推公式;将这个概念用于多元的聚类分析,就可以得到一种新的聚类的方法。 文中有关广义逆矩阵的结论,凡[1]中有的,都不逐一说明。这里只引入广义行列式