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1.
指数族刻度参数EB估计的渐近最优性   总被引:4,自引:0,他引:4  
依据经验Bayes(EB)估计的思想方法,研究在LINEX损失函数下指数族刻度参数的EB估计问题.在这种损失函数下,求得参数的Bayes估计,利用密度函数的核估计方法,构造了总体X的密度函数估计,从而得到参数的EB估计,证明了这种EB估计是渐近最优的,并获得了它的收敛速度,最后将这种方法推广到多参数情形,并举例、模拟说明了它的应用.  相似文献
2.
逐步增加首失效截尾样本下参数估计的优良性   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
在对称平方损失函数下, 利用逐步增加首失效截尾样本, 研究两参数Pareto分布族参数的一致最小方差无偏估计(UMVUE), Bayes估计和参数型经验Bayes(PEB)估计. 按照均方误差(MSE)准则, 比较UMVUE与PEB估计的优良性. 根据风险函数导出Bayes估计与PEB估计的渐近性, 并获得它们的收敛速度. 在相同的置信水平下, 研究参数分别在经典统计和Bayes统计中的区间估计, 并利用数值模拟说明Bayes区间估计的精度高于经典统计区间估计.  相似文献
3.
概念图评价的发端可以追溯到奥苏贝尔(Ausubel),特别是诺瓦克(Novak)及其同事在20世纪六、七十年代早期的工作,他们经过12年的研究得出概念图是有效的评估工具,2004年在西班牙召开的第一届概念图国际会议上探讨的第一个主题便是:概念图在教学中的评价.  相似文献
4.
概率统计区别于学生先前所学的确定性数学,它属于不确定性数学,该课程中的结论形式往往会以"一定的概率成立"出现,如:参数θ的置信区间(θ,θ),它是指以一定的概率包含参数θ真值的随机区间,而不是一定包含参数θ真值的确定性区间.这与确定性数学有非常大的区别.学生学习概率统计,属于第一次接触不确定性数学,一时难以适从.学生不能很好地将所学的概念穿成串、结成网、变成结构化的知识铭记在脑海中,也不能很好地理解概念及概念间的关系,也就难于领会其中蕴含的概率统计思想,不能主动地形成概率思维和统计观念.一种认知工具--概念图恰好可以用来改善这一情状,促进学生的知识建构.  相似文献
5.
图G的一个正常全染色被称为邻点可区别全染色,如果G中任意两个相邻点的色集合不同.本文用概率方法得到了邻点可区别全色数的一个上界.  相似文献
6.
对简单图G(V,E),f是从V(G)∪E(G)到{1,2,…,k}的映射,k是自然数,若满足:1)uv,uω-∈E(G),v≠,-ωf(uv)≠f (uω-);2)uv∈E G,C(u)≠C(v).则称f是G的点关联邻点可区别全染色法,其所用到的最少颜色数称为图G的点关联邻点可区别全色数.这里C(u)=f(u)∪f(uv)uv∈E(G).得到了扇和轮的倍图的点关联邻点可区别全色数.  相似文献
7.
在改造和扩充空间同宿环的部分邻域稳定性定义的基础上,通过建立首次回归映射并考虑其压缩性和扩张性,对任意有限维空M系统连接双曲鞍焦点的同宿环的稳定性质作了深入的研究,包括在不同的主特征值条件下给出了在其管状邻域内稳定集合(流形)和不稳定集合(流形)的存在性及其维数.  相似文献
8.
利用初等数论知识证明不定方程1/x+1/y=1/z解的结构定理,并据此探讨方程1/x+1/y=1/n(其中n为正整数)的正整数解数及其正整数解的构造性求法。  相似文献
9.
设 $\F$是 在区域 $D$ 内的一族亚纯函数, 其零点重级至少为 $k$, $k$ 是一个正整数, \!\!$a(z)\ (\not\equiv 0)$ 在区域 $D$ 内全纯. 若对于任意的 $f \in \F$, 有 (1) $f(z)$ 与 $a(z)$ 没有公共的零点;\!(2) $f(z) = 0 \Leftrightarrow f^{(k)}(z) = a(z) \Rightarrow 0 < |f^{(k+1)}(z) - a'(z)| < |a(z)|$, 则 $\F$ 在 $D$ 内正规.  相似文献
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