在区间截断的情况下,两点分布估计及其收敛速度

假设总体$X$服从两点均匀分布, 即$\pr(X=x_1)=\pr(X=x_2)=1/2$, 但是随机变量$X$的取值$x_1$和$x_2$是未知的\bd 在区间截断的情况下, 利用样本获得了$x_1$和$x_2$估计量$\wh{x}_1$和$\wh{x}_2$, 并给出了估计量$\wh{x}_1$和$\wh{x}_2$的收敛速度$o(n^{-1/3+\xs})$.     

关于两类污染数据回归分析的参数估计

研究简单回归模型：ｙｊ＝ａ＋βｘｊ＋εｊ，ｊ＝１，２，…，ｎ，其中Ｅεｊ＝０，Ｅε＾２ｊ＝σ＾２ｊ；但ｙ１，ｙ２，…，ｙｎ受到另一独立同分布随机变量序列ｔ，ｔ２，…，ｔｎ两种不同方式的污染，ｔｊ与ｙｊ独立。本文给出了两种污染方式下的ａ、β和污染参数的估计。     

截断情况下独立随机变量样本均值和方差的近似分布

设X1，X2……Xn为非负随机变量，相互独立具有共同的分布函数F(t)，Y1，Y2……Yn是相应的干扰随机变量，非负，相互独立具有共同的分布G(t)，并且Xi与Yi也相互独立，文章在仅能观察到Zi=min(Xi，Yi)．δi=I(Xi≤Yi)，i=1，2……，n和假设G已知的情况下．分别定义了F的均值和方差的估计量，并求出了估计量的近似分布．     

删失数据下几种两样本检验的功效研究

本文讨论了删失数据下的两样本检验问题,并提出了一个新的检验统计量.在样本来自指数分布和Weibull分布及不同的删失水平下,我们把这种检验与其它检验的功效进行了比较.结果表明,在某些情况下,这种检验比其它检验好.     

利用区间删失数据的分布函数估计及其收敛速度

讨论任意m点均匀分布(m≥3)的情况,用m点均匀分布的累积分布函数去逼近连续总体的分布函数,在适当的条件下,证明了用区间删失数据估计分布函数具有收敛速度D(n)-2/9.     

关于区间数据的分布函数估计问题

随机变量的区间观察值是指在随机试验中，我们只知道随机变量X是否落入某个可以观察的区间(TL，TR](该区间可以是来自某个已知或未知的二维分布)，但不知道随机变量X的具体观察值．这类问题不同于以往讨论过的左截断，右截断或双侧截断问题．本文将所见到的一些有关分布函数方面的研究成果作了一个简要介绍，同时也给出了作者的最新研究结果．     

关于KAPLAN-MEIER估计的二阶EDGEWORTH展开

定义F={t>0,F(t)=1},设t<τ     

区间截断情况下, 分布函数估计及其收敛速度

首先将文[11]的结论推广到任意$k$点均匀分布(k≥3), 然后用k点均匀分布的累积分布函数去逼近连续总体的分布函数, 在适当的条件下, 证明了用区间数据估计出的分布函数收敛速度为O(n)^{^-2/9}.