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1.
设有两个非参数总体,其样本数据不完全,用分数填补法补足缺失数据,得到两总体的"完全"样本数据,在此基础上构造两总体分位数差异的经验似然置信区间.模拟结果显示,分数填补法可以得到更加精确的置信区间.  相似文献   
2.
在一定的条件下证明了缺失数据情形基于分数填补方法得到的两非参数总体一般差异指标的经验似然比统计量的渐近分布为加权χ21,由此可构造差异指标的经验似然置信区间.  相似文献   
3.
在缺失样本下,构造了线性模型中参数的调整的经验似然置信域,数值模拟表明调整的经验似然置信域有较好的覆盖率和精度.  相似文献   
4.
本文给出了截断数据下非参数回归函数m(x)=E(Y|X=x)的两种估计。在一定的条件下证明了第一种估计的强相合性且给出了第二种估计的强收敛速度。  相似文献   
5.
本文讨论了平稳,φ-混合样本下条件密度双重核估计(1)(2)在有限个点处的联合渐近分布,推广了(3)和(4)的结果。  相似文献   
6.
秦永松 《数学季刊》1992,7(3):110-110
本文讨论失效率的一类非参数核估计并在一定条件下给出了估计的一致强收敛速度。一批产品的寿命服从假定: 在年龄t时存活(未失效)的一个个体将死于(失效在)区间(t,t+△t)(△t≥0)的概率为λ(t)·△t+o(△t),把λ(t)称为失效率。并且假定个体在时刻t=0时未失效。把个体在时刻t或t以前失效的概率记为F(t)=P{T≤t},记f(t)=F'(t),则由文知  相似文献   
7.
考虑部分线性模型Y=X‘β+g(T)+e,x∈D,t∈「0,1」,β为未知的参数向量,g为未知函数,Chen给出此模型的一种估计如下,先用分段多项式逼近g,然后用最小二乘法估计β,「1」得到估计量β的渐近正态性。因其渐近分布中含有未知参数,不能直接用于检验问题。  相似文献   
8.
研究了α-混合样本下最近邻密度估计的渐近性质,证明了估计的渐近正态性并且给出了其渐近方差的显式表达式,由此构造了α-混合样本下概率密度的渐近置信区间.  相似文献   
9.
研究了相协样本下Wilcoxon两样本统计量的渐近分布的问题.利用Hoeffding分解方法,获得了相协样本下Wilcoxon两样本统计量的渐近分布为正态分布的结果,推广了负相协样本下Wilcoxon两样本统计量的渐近分布的结果.  相似文献   
10.
本文对PH极值分布进行了推广,应用构造相关联的Markov过程的方法,证明了n个相互独立的PH随机变量构成的次序随机变量的分布仍是PH分布。并给出了次序PH随机变量分布表达式的表示方法,本文同时也给出了次序PH随机变量的联合生存分布,本文最后给出了次序PH随机变量在可靠性理论与更新理论中的应用。  相似文献   
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