一类位置不变的Pickands型估计量

当极值指标大于0时, 本文提出了一种位置不变的Pickands型估计量,证明了该估计量的强弱相合性, 给出了其渐近展式和强收敛速度,并对$k_2$的最优选择进行了讨论,最后利用自适应性方法对该估计量和其它Pickands型估计量进行随机模拟分析,比较该估计量的优越性.     

带有测量误差的相关数据的CUSUM控制图

实际中测量误差不仅存在而且在某些情况下还影响质量控制的表现,本文将考虑带有测量误差的相关数据的监控问题. 为检测这类数据的飘移,我们给出了一个基于极大似然比检验的CUSUM控制图及其多种情况下的可控与失控的ARL.模拟结果显示, 当过程负相关时, 我们提出的CUSUM控制图具有良好的表现.     

从偏态Pearson VII分布生成的新的多元偏态t分布

一般而言, 偏态的椭球等高分布是一类分布族,有相当一部分的分布都是积分形式, 且此类积分不易求出,而偏态的正态、偏态的正态尺度混合、偏态的PVII型、偏态的PII型的分布却有着很好的结构,偏态t分布属于偏态PVII型分布, 因此,本文在偏态PVII型分布的基础上着重研究新的偏态t分布,给出它的背景、定义、两种随机表示及其等价性.     

变系数混合模型的光滑样条推断

为了拟合纵向数据和其他相关数据,本文提出了变系数混合效应模型(VCMM).该模型运用变系数线性部分来表示协变量对响应变量的影响,而用随机效应来描述纵向数据组内的相关性, 因此,该模型允许协变量和响应变量之间存在十分灵活的泛函关系.文中运用光滑样条来估计均值部分的系数函数,而用限制最大似然的方法同时估计出光滑参数和方差成分,我们还得到了所提估计的计算方法.大量的模拟研究表明对于具有各种协方差结构的变系数混合效应模型,运用本文所提出的方法都能够十分有效地估计出模型中的系数函数和方差成分.     

跳过程的$\mu$-不变测度————-含吸收态情形

本文对给了全稳定含吸收态的$q$-对的$\mu$-不变测度,何时存在$q$-过程$P(t)$,使得$\pi$是$P(t)$的$\mu$-不变测度的问题进行了讨论研究,并给出了两个充要条件.     

分组数据下线性回归模型的参数估计

讨论了分组数据下线性回归模型参数的MLE的存在、唯一性.通过EM算法获得MLE的近似解.通过SEM算法获得MLE的渐近协方差阵.     

两两NQD序列线性形式的强稳定性

本文研究了两两NQD序列线性形式的强稳定性, 得到了不同分布两两NQD序列具有线性形式强稳定性的充分条件.     

具有线性趋势的回归信度模型中的估计和检验

研究具有线性趋势回归信度模型的参数估计和检验. 对该模型的回归系数和随机效应的方差,利用正交变换法得到了它们的极大似然估计, 并得到了参数的无偏估计. 对随机效应和是否有线性趋势采用似然比检验, 得到了似然统计量较好的近似$P$值, 并对检验的功效进行了模拟研究.     

正交饱和效应模型及其统计分析

文\cite{14}讨论了2水平正交饱和设计的一种统计分析方法---零效应搜索法, 本文将此方法推广到一般的饱和模型---正交饱和效应模型. 首先给出正交饱和效应模型的定义及其相关的参数估计和平方和分解, 然后用零效应搜索法对显著效应的检验问题进行分析, 模拟结果显示效果很好.     

纵向数据边际模型非参数光滑方法的比较

对于纵向数据边际模型的均值函数, 有很多非参数估计方法, 其中回归样条, 光滑样条, 似乎不相关(SUR)核估计等方法在工作协方差阵正确指定时具有最小的渐近方差. 回归样条的渐近偏差与工作协方差阵无关, 而SUR核估计和光滑样条估计的渐近偏差却依赖于工作协方差阵. 本文主要研究了回归样条, 光滑样条和SUR核估计的效率问题. 通过模拟比较发现回归样条估计的表现比较稳定, 在大多数情况下比光滑样条估计和SUR核估计的效率高.