长方体上均匀分布的密度函数

讨论了长方体上均匀分布密度函数问题,得到了长方体体积的估计量、估计量的点估计及估计量的密度函数.     

山东省城镇劳动就业与社会保障抽样调查方案设计

为了解城镇劳动就业与社会保障有关情况,山东省劳动和社会保障厅拟在全省城镇开展抽样调查。本文提出分层三阶段PPS随机抽样设计,给出确定各阶段样本量的原则和方法,构造了按与人口规模成比例的概率的抽样方法及与之相匹配的估计量,讨论了估计量方差的估计。     

固定样组纵向调查"间歇式"期单元无回答的加权调整

期单元无回答误差是固定样组纵向调查中经常出现的一类抽样误差，如果不对之进行调整，则往往造成估计量的偏差，已经提出的两种加权调整方法不易处理“间歇式”期单元无回答。在本文中，我们提出了纵横加权调整方法，这一方法克服了已有方法的不足，我们所作的模拟研究表明，纵横加权方法降低了估计量的偏差，并在作两调查期指标均值变化分析时，充分利用了两期回答状态的相关信息，提高了变化估计量的准确度。     

关于t（n）、F（m，n）分布数字特征的计算

在统计推断中，需用统计量来估计未知参数θ或g(θ)的数值，如要进一步分析一个估计量的好坏，就需知道估计量的分布，或至少要知道统计量的某些数字特征．众所周知，t统计量、F统计量在参数的点估计、区间估计、假设检验中起着重要的作用．文献[1]中介绍了几种重要分布：     

回归模型的同方差检验

本文利用局部经验似然和WNW方法对条件分布函数和条件分位数进行估计,并利用条件分位数的方法对回归模型中的误差方差进行了同方差假设检验,获得了零假设下检验统计量的渐近分布为X2分布．模拟计算表明同方差假设检验的条件分位数方法具有较好的功效．     

Regularity of Solutions of the Cahn-Hilliard Equation with Non-constant Mobility

In this paper, we study the regularity of solutions for two-dimensional Cahn-Hilliard equation with non-constant mobility. Basing on the L^p type estimates and Schauder type estimates, we prove the global existence of classical solutions.     

牛顿(Newton)插指

提出了牛顿(Newton)插值问题的一种新形式,幂指数形式,简称牛顿插指.应用这种插指法,可以容易构造出一类离散型总体的一种公式式分布律.     

可加模型的两阶段局部M-估计

研究了可加模型分量回归函数的局部M-估计, 针对分量回归函数及其导数提出了两阶段局部M-估计的方法. 在较广泛的条件下建立了估计量的渐近正态性理论, 估计量具有先知性质(oracle property), 即在估计某一分量回归函数时,其他分量回归函数是否已知不影响估计量的渐近性质. 渐近理论包括了两类常用的估计量,即最小二乘估计和最小一乘估计. 当ψ是连续的且是非线性时,估计量的实施非常耗时,为了减轻计算的负担, 提出了一步局部M-估计量, 并证明了在初始估计量足够好的情形下, 一步局部M-估计量与完全迭代所得到的估计量具有相同的渐近估计效率, 这使得两阶段局部M-估计的方法较为实用. 两阶段局部M-估计量继承了局部多项式估计的优点, 同时克服了其在最小二乘准则下不稳健的缺点. 另外, 还讨论了估计方法实施方面的细节及有关参数的选择方法. 数值模拟结果及实际例子说明了两阶段局部M-估计方法的优点及实用性.     

比例优势模型在多结局区间截断数据上的应用

探索比例优势模型在临床医学中常见的多结局区间截断数据中的应用.用条件的逻辑回归方法避免讨厌参数的估计,用牛顿-拉普森算法估计回归系数,用＂夹心方差＂估计量作为参数方差的估计.通过随机模型检验模型应用的有效性.     

Nonparametric estimation for contamination distribution

In the paper, for the contamination distribution model F（x） = （1-α）F1（x）＋αF2（x）, the estimates of α and F1 （x） are studied using two different ways when F2 （x） is known and the strong consistency of the two estimates is proved. At the same time the consistency rate of estimate α is also given.