混合正态分布下基于斜线截断的稳健似然比累积和控制图北大核心CSCD

累积和控制图主要用于对正态分布过程中均值的中小漂移的检测,但是对厚尾分布过程监测并不稳定.MacEachern等(2007)提出了用于监测厚尾分布过程的稳健似然比累积和(RLCUSUM)控制图.文章主要研究RLCUSUM控制图的性质,包括可控平均运行长度关于控制限的性质和过程失控时不同真实均值对平均运行长度的影响等,并提出了对于对数似然比函数进行斜线截断的方式,同时分析总结了不同污染程度的混合正态分布下各种截断方式得到的RLCUSUM控制图的适用情况.     

Kumaraswamy Binomial分布

在Binomial模型中考虑over-dispersion时,每一个独立事件成功的概率通常被视为一个连续随机变量.在本文中,我们提出了成功概率服从Kumaraswamy分布的混合Binomial模型.讨论了这个模型的随机序和相依性;并用数据来拟合这些模型,数值计算结果表明在拟合某些数据时KB模型比BB模型拟合效果更好.     

两总体下双参数指数分布门限参数的比较

本文研究了当刻度参数未知时,双参数指数分布门限参数的检验问题.利用了似然比检验的方法,获得了检验统计量及检验水平的上下界.该方法应用在两个截尾数相等情形下,所得到的检验水平是真实的.     

具有线性趋势的回归信度模型中的估计和检验

研究具有线性趋势回归信度模型的参数估计和检验. 对该模型的回归系数和随机效应的方差,利用正交变换法得到了它们的极大似然估计, 并得到了参数的无偏估计. 对随机效应和是否有线性趋势采用似然比检验, 得到了似然统计量较好的近似$P$值, 并对检验的功效进行了模拟研究.     

分层关联表中伞形序对无约束问题的检验

概率分布间的随机序是应用概率论与统计推断中的一个重要概念. 基于交叉分类数据的趋势检验问题已被广泛地研究, 并且分层关联表广泛存在于实践中. 似然比检验方法常用于涉及随机序约束问题的检验. 对带序约束的分层关联表, 该文介绍了一种不基于模型假定的似然比检验方法, 并且给出了检验统计量的极限分布.     

离散随机变量序列的强偏差定理

利用分析方法建立了用不等式表示的用对数似然比刻划的任意相依离散随机变量序列的强偏差定理,作为推论得到了更一般的离散随机变量序列加权和的强大数定律.     

一类多元重复测量模型参数的似然比检验及其功效分析

在多元重复测量试验模型下,当受试对象观测矩阵的协方差矩阵∑为等方差等协方差结构时,给出了参数的似然比检验统计量.给出该检验在原假设下的渐近零分布和在备择假设下的渐近非零分布,并就检验的功效进行了分析.     

随机变量的截尾与一类强偏差定理

通过极限相对对数似然比，利用随机变量截尾的方法并结合鞅这一工具研究相依连续型和离散型随机变量序列的性质，得到一类用不等式表示的强偏差定理．     

在非线性回归模型中误差为AR(2)的相关性检验

本文讨论了在非线性回归模型中误差为AR(2)的相关性检验，得到了误差相关性检验的似然比检验统计量、Score检验统计量．对感兴趣参数和多余参数，利用Cox and Reid(1987)提出的正交化方法，给出了修正的似然比检验统计量和Score检验统计量．推广了胡跃清，韦博成(1994)讨论的在非线性回归模型中误差为AR(1)相关性检验的结果．     

回归模型中异方差或变离差检验问题综述

回归模型的异方差或变离差检验是统计诊断的重要课题。本文系统介绍了普通回归模型、广义回归模型和基于纵向数据的随机效应或自相关回归模型的异方差检验或变离差检验的研究概况和最新进展；同时介绍了作者关于非线性回归模型的相应工作，最后指出了若干有有待进一步研究的问题。