均匀分布参数的最短置信区间

将求均匀分布未知参数的最短置信区间转化为条件极值问题,给出了均匀分布参数的最短置信区间,推广了原有的结论.     

Confident estimation for density of a biological population based on line transect sampling

Line transect sampling is a very useful method in survey of wildlife population. Confident interval estimation for density D of a biological population is proposed based on a sequential design. The survey area is occupied by the population whose size is unknown. A stopping rule is proposed by a kernel-based estimator of density function of the perpendicular data at a distance. With this stopping rule, we construct several confidence intervals for D by difference procedures. Some bias reduction techniques are used to modify the confidence intervals. These intervals provide the desired coverage probability as the bandwidth in the stopping rule approaches zero. A simulation study is also given to illustrate the performance of this proposed sequential kernel procedure.     

线性混合模型中方差分量的广义推断

本文考虑了线性混合模型中方差分量的假设检验和区间估计问题.基于广义P-值和广义置信区间的概念,构造了对应于随机效应的单个方差分量的精确检验和置信区间.所构造的广义p-值和广义置信区间是最小充分统计量的函数.对于两个独立线性混合模型中对应于随机效应的方差分量的比较,建立了精确检验和置信区间.进-步,研究了所给检验和置信区间的统计性质,给出了这些检验方法与文献中已有方法的功效比较的模拟结果.模拟结果表明,新检验在功效方面有显著的改进.最后,通过-个实例来演示本文方怯.     

左截尾双参数指数分布的可靠寿命的广义置信下限

本文基于左截尾双参数指数分布定数截尾数据,利用Weerahandi给出的广义枢轴量和广义置信区间的概念,通过两种不同的方法建立了可靠寿命的广义置信下限.第1种方法利用位置参数无限制时可靠寿命的广义置信下限来定义左截尾情形下可靠寿命的限制广义置信下限,第2种方法基于广义枢轴量在限制参数空间上的条件分布给出可靠寿命的条件广义置信下限.我们分别研究了这两种置信下限的性质,给出了简单易行的数值计算方法.模拟比较表明限制广义置信下限具有好的覆盖率性质,条件广义置信下限的覆盖率与参数取值有关,但它有时比限制广义置信下限具有更大均值和更小标准差.     

缺失数据下线性模型中反映变量均值的经验似然置信区间

在协变量和反映变量都缺失下,构造了线性模型中反映变量均值的经验似然置信区间,数据模拟表明调整的经验似然置信区间有较好的覆盖率和精度,进一步完善了缺失数据下对线性模型的研究.     

指数分布场合系统应力强度模型可靠度的统计推断

利用最大似然估计和广义区间估计方法,研究了元件的强度和承受的应力均服从指数分布时系统应力强度模型可靠度的估计问题,导出了可靠度的最大似然估计和广义区间估计.同时也讨论了模型的拟合检验问题.利用模拟方法研究了提出的广义置信区间的覆盖率和拟合检验的功效,模拟结果表明提出的广义置信区间的覆盖率与名义置信系数是一致的,提出的拟合检验的功效是好的.最后用一个例子说明提出的方法.     

广义Lorenz 曲线的非参数统计推断

本文讨论了广义Lorenz 曲线的经验似然统计推断. 在简单随机抽样、分层随机抽样和整群随机抽样下, 本文分别定义了广义Lorenz 坐标的pro le 经验似然比统计量, 得出这些经验似然比的极限分布为带系数的自由度为1 的χ² 分布. 对于整个Lorenz 曲线, 基于经验似然方法类似地得出相应的极限过程. 根据所得的经验似然理论, 本文给出了bootstrap 经验似然置信区间构造方法, 并通过数据模拟, 对新给出的广义Lorenz 坐标的bootstrap 经验似然置信区间与渐近正态置信区间以及bootstrap 置信区间等进行了对比研究. 对整个Lorenz 曲线, 基于经验似然方法对其置信域也进行了模拟研究. 最后我们将所推荐的置信区间应用到实例中.     

伽玛分布参数的最短置信区间

Γ(β,θ)分布中未知参数θ的最短置信区间实际上是一个条件极值问题,它能转化成一个方程组可用数值方法迭代求解。在假设参数β=1,置信水平为0.95的条件下,比较了常用置信区间与最短置信区间的长度,结果表明:两者长度的绝对差d(n)和相对差e(n)均随样本容量n的增大而减小,当n≤9时,e(n)≥10%。这说明在小样本下,研究参数的最短置信区间是必要的。     

Semi-empiricial Likelihood Confidence Intervals for the Differences of Two Populations Based on Fractional Imputation

Suppose that there are two populations x and y with missing data on both of them, where x has a distribution function F（·） which is unknown and y has a distribution function Gθ（·） with a probability density function gθ（·） with known form depending on some unknown parameter θ. Fractional imputation is used to fill in missing data. The asymptotic distributions of the semi-empirical likelihood ration statistic are obtained under some mild conditions. Then, empirical likelihood confidence intervals on the differences of x and y are constructed.     

置信区间分析法在BP神经网络中的应用研究

如何对神经网络的应用效果进行评估,备受关注,文章用置信区间分析法,对网络训练结果的可信度进行评估,用以指导训练样本的选择;应用表明,该方法能简化学习过程并有效提高网络精度。