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1.
相依样本情形时的经验似然比置信区间   总被引:9,自引:0,他引:9  
本文讨论了强平稳φ混合样本的经验似然比置信区间,推广了Owen(1988,1990)在独立同分布情况下的结果,指出了相依情况时经验似然比置信区间的不足并进行了合理的改进。  相似文献
2.
伽玛分布参数的最短置信区间   总被引:5,自引:0,他引:5  
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。  相似文献
3.
正态总体中方差的两步置信区间   总被引:5,自引:0,他引:5  
利用两阶段抽样,我们具体给出了正态总体方差的一个置信区间,它同时满足可靠度与精度。利用数值计算的方法,我们计算出第一阶段的最优抽样量。此外,我们证明了一次抽样时同时满足可靠度与精度的置信区间的不存在性。  相似文献
4.
均匀分布参数的最短置信区间   总被引:4,自引:0,他引:4  
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.  相似文献
5.
求参数置信限的一种方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
本文介绍一种找参数精确置信限和置信区间的一般方法,关键想法是在样本空间中定义一个序。本文主要考虑单参数统计模型,对序的优良性(即相应的置信限的优良性)作了讨论,指出应以得分函数的大小为依据在样本空间中定义序。还证明了用最大似然估计定义序得到的置信限是一个单调函数的唯一零点,从而通过解方程算出置信限。  相似文献
6.
Empirical Bayes Prediction in Exponential Distribution   总被引:2,自引:0,他引:2  
王立春 《东北数学》2005,21(3):329-335
This paper concerns with an empirical Bayes prediction problem in exponential distribution. Using observed samples, we construct a prediction interval for a set of interest which consists of some unobserved samples. Simulation studies with different prior distributions are conducted to examine coverage probability of the prediction interval.  相似文献
7.
对数正态分布场合的BAYES分析和大样本的后验分布   总被引:2,自引:1,他引:1  
本文绘出了对数正态分布场合中的两参数μ,σ2均未知时的Bayes分析,并给出相应的例子.讨论了大样本的后验分布,推广了[2]中的结果.  相似文献
8.
随机加权法在密度估计中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文给出了概率密度函数的椭机加权估计,证明了承机加权分布与密度估计的标准化估计量的分布的逼近精度可达到o(1/√nh),并且构造了Efn(x)的置信区间,其中fn(x)为密度函数的核估计,h=hn炒估计的窗宽。  相似文献
9.
置信区间分析法在BP神经网络中的应用研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
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。  相似文献
10.
部分线性变量含误差模型的经验似然估计   总被引:2,自引:0,他引:2  
马俊玲 《应用数学》2005,18(1):136-143
本文把经验似然方法推广到部分线性变量含误差模型 ,得到了Wilks定理的非参数形式 ,定理用来构造参数向量的渐近置信区间 .结果与WangandJing (1 999)对一般部分线性模型的经验似然结果加以比较 ,并且与正态逼近法得到的结果也作了比较 .  相似文献
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