一、二阶矩和二阶中心矩同时估计的可容许性

鉴于回归系数月的最重要的估计量是观察值Y的线性函数,二阶中心矩尹和二阶原点矩护十尸的最重要的估计量是Y的非负定二次型,故限制在线性估计类中讨论月的可容许估计以及限制在非负定二次型估计类中讨论沪和尹十尸的可容许估计,越来越受到     

完全区组设计下基于Aligned秩的有方向检验问题

本文基于Aligned秩给出了用于解完全区组设计有方向检验问题的, 我们称之为$C$-检验的检验方法. 本文分别对每个试验单元仅有一个观测值以及等重复观测值和不等重复观测值各种情形下的$C$检验进行了讨论, 并在原假设$H_0$成立时计算了上述各种情形下$C$检验统计量的数学期望和方差, 且证明了$C$检验统计量的渐近分布为正态分布.     

带有额外参数连接函数的广义线性模型

本文对广义线性模型中的连接函数引入新的形状参数,提出带有额外参数连接函数的一类广义线性模型;讨论了参数的极大似然估计,并给出了迭代公式;推广了关于广义Logistic 回归模型的额外参数估计的一个结果,并提出了广义对数线性模型.     

半参数广义线性模型的惩罚似然估计

一、引言我们知道,通常的广义线性模型其联接函数为 g(μ)=η,并且预测η有一已知参数形式,即η=xβ.然而,如果预测依赖于协变量的形式知道的并不很清楚,那么这时采用参数的线性化结构并非总是适当的.当缺乏确切的信息时,有时用非参数方法更可取.但是,当确信某些关系具有一定的参数形式时,完全的非参数方法其效率可能相当低.于是,可以考虑更一般的模型——半参数广义线性模型,它是由 Green 和 Yandell 等一些作者提出来的.这个类包括了通常的广义线性模型及非参数广义线性模型,因而处理问题也就更灵活了.     

含有持久生存数据的复发事件的生存函数的一个非参数方法(英文)

在生物学、社会科学、保险理赔、可靠性和人口统计学等的研究中,我们经常会遇到复发事件数据的处理.最近一段时间以来,两个相邻复发事件的时间间隔的一个纵向数据模型已经引起统计工作者的广泛兴趣.本文中,我们提议另一个复发事件时间间隔模型,它可以用来模拟生存数据中带有所谓的持久生存者.非参数方法将用于我们所提议模型的统计推断,模拟和现实数据的例子将用来评价模型和提议估计方法的小样本性质.     

具有Rao简单结构的多元t-模型的MLE及其精确分布

探求模型中未知参数的估计及其分布一直是统计学研究中的感兴趣的问题.本文研究了具有Rao简单结构多元t-模型的极大似然估计, 利用条件分布方法,获得了其精确分布.     

残差X—图对平稳可逆ARMA过程数据的检验能力

本文将SPC（Statistical Process Control）技术应用于自相关数据,使用的基本方法是对数据做残差处理,本文给出了对于平稳可逆的ARMA过程数据,在检验过程均值变化方面,残差X－图优于X－图的条件。     

上海市老年护理互助会会员会费交付平衡研究

上海市老年护理问题正成为一个非常突出的社会问题，为此，希望通过成立“老年护理互助会”来解决此问题，在本文中，首先引入一种频率的方法，用以估计多阶段生存模型的分布函数，并用一个参数化的分布族来近似该多阶段生存模型的分布函数。其次我们导出了“老年互理互助会”会费缴纳的平衡条件。基于对分布的估计，给出了某些情形下“老年互理互助会”会费缴纳平衡条件的数值结果。     

方差分量的同变二次型估计的可容许性

<正> 讨论估计的(?)-可容许性,是容许性问题近年来受到人们较多注意的一个方面.线性模型中回归系数的最重要的估计量是观察值的线性函数.在此种线性估计类中的(?)-可容许性问题,目前已有完整的结果,见Cohen,Rao和LaMotte。误差方差的最     

广义最小二乘估计的效率

但往往我们不知道Σ.因而常取一先验正定阵Σ_0代替Σ.求得β和μ的广义最小二乘估计(GLSE)分别为(?)=(X~TΣ_(?)~(-1)X)~(-1)X~TΣ_0~(-1)y 和(?)=X(?),特别取Σ_0=I,则得β和μ的最小二乘估计(LSE)分别为(?)=(X~TX)~(-1)X~Ty 和(?)=X(?).在Σ_0≠Σ时,众多研究者研究了用(?)(?)代替β~*(μ~*)的效率.见[1—7].