Kumaraswamy分布的经验Bayes检验

主要对Kumaraswamy分布分别在绝对值损失和加权平方损失下利用核估计构造了参数相应的经验Bayes(EB)单侧检验函数,在适当的条件下证明了所提出的EB检验函数是渐近最优的,并获得了EB检验函数的收敛速度.     

艾拉姆咖分布参数变点的Bayes估计

研究了艾拉姆咖分布变点估计的非迭代抽样算法(IBF)和MCMC算法.在贝叶斯框架下,选取无信息先验分布,得到关于变点位置的后验分布和各参数的满条件分布,并且详细介绍了IBF算法和MCMC方法的实施步骤.最后进行随机模拟试验,结果表明两种算法都能够有效的估计变点位置,并且IBF算法的计算速度优于MCMC方法.     

不同损失函数下Pareto分布参数的Bayes估计

首先给出了Pareto分布参数的极大似然估计;其次在对称损失,二次损失,Mlinex损失函数下,给出了参数的Bayes估计,并证明了所给估计都是容许的;最后通过实例,对所给的几个估计的优良性进行了分析,结果表明在Mlinex损失下,参数θ的Bayes估计值更接近真实值     

广义Pareto分布参数的经验Bayes估计的收敛速度

在加权平方损失函数下,获得广义Pareto分布形状参数的经验Bayes(EB)估计,并得到了该估计的收敛速度.     

关于期权定价的一点注记

在介绍由随机波动源和异常波动源共同作用的波动源模型的基础上,对该模型进行了期权定价的研究,结果表明该模型只能比传统的对数正态分布模型更精确地描述现实市场中的股价波动规律而不能改善期权价值。     

复合Linex对称损失下Kumaraswamy分布参数的Bayes估计

当参数的先验分布为伽玛分布时,在复合Linex对称损失函数下得到了Kumaraswamy分布参数θ的唯一的Bayes估计,多层Bayes估计和E-Bayes估计,并通过数值模拟说明了所给参数估计的稳健性和精确性.     

基于多元统计分析的育种杂交棉综合评价

采用变异系数、主成分分析、聚类分析法对新疆南疆某单位培育的22种育种杂交棉的9项品质指标进行了分析,目的是对育种杂交棉品质进行综合评价.结果表明:伸长率、马克隆值受遗传影响较大,整齐度变化最小;找出能够代表原始信息85%以上的四个主成分,分别是品质综合因子、细度因子、反射率因子和外观色泽因子;将22个品种分为四大类,对各杂交棉品质综合评价.     

核桃品质的综合评价

用主成分分析法分析了不同产地的11种核桃的蛋白质、不溶性膳食纤维、脂肪、水分、灰分、多种微量金属元素、单宁等12项品质指标,欲就核桃品质对其进行排序.结果表明,最终运用SPSS得到的2个主成分的累计贡献率达到86.057%,从而极大地简化了果实品质的评价因素,为制订评价核桃品质体系提供了理论依据.     

广义Pareto分布参数的经验Bayes检验问题

讨论了独立同分布样本情形广义Pareto分布参数的经验Bayes单侧检验问题,利用核密度函数的核估计构造了参数的经验Bayes检验函数,并在一定的条件下,证明了此经验Bayes检验函数的渐近最优性,获得了其收敛速度.     

两两NQD序列下Lomax分布参数的经验Bayes检验

讨论了Lomax分布参数的经验Bayes的单边和双边检验问题.对于两两NQD样本序列,利用核函数估计方法给出了检验函数.证明了检验函数是渐近最优的,并在适当的条件下得到了其收敛速度.