方向数据的统计分析(Ⅶ)

二、平均方向的检验 本问题中假设(5.4.1)式中两总体的刻度参数相同,即假定K1=K2.(5.4.18) 今考虑的检验问题为 　由图5.1可见,当合向量R的长度给定时,若R1+R2越大,则｜X01-X02｜也越大.由此关系,可判断得若R1+R2大于某临界值时,两 个样本就不可能属于同一总体,因此拒绝(5.4.19) 式中的原假设H0· 以上的分析可得如下可行的检验判别方法: 当R1+R2>M时拒绝H0:μ01=μ02=μ0 式中M应满足 (本检验判别法要求R值预先给定) 具体检验步骤如下: 1°计算X01, X02, R1,R2,P(公式见(5.4. 4)～(5.4.6)) 2°检验两个总体的刻度参数是否相同.如…     

方向数据的统计分析(Ⅴ)

4分布参数和模型参数的估计 本节我们对服从VonMises分布的方向数据,简单介绍有关的参数估计方法和思想, 从　　2开始,我们逐渐涉及到有关方向数据统计分析的各种图表.顺序排列于下。 附表1Von Mises分布表 附表 2 Von Mises分布合向量长度ρ= A(6) 附表3 Von Mise。分布K的LS估计R=A-1(R) 附表4检验流计量C的临界值 附表5检验流计量R的临界值 附表6 Von Mises分布的分位点 附表7 u0的置信区间表 附表8K的置信区间表 附表9 R=(R1; R1)/N的 5%临界值 本刊因篇幅所限,不刊登以上图表.需要者请与作者项静恬联系(邮政编码100080) 　4…     

方向数据的统计分析(Ⅲ)

3 数字特征 上节介绍了方向数据的园上分布模型,同直线上的情形一样,我们需要研究园上分布的数字特征,如平均值、方差等.这些数字特征将有助于我们抓住分布本质,进行统计分布的比较. 自然地,我们希望能沿用直线上的方法来描述园上分布的数字特征.然而直接引用实际上是行不通的,例如我们对1°和359°这两个样本求算术平均,按直线上办法,得均。值为l80°.这个结果显然是荒谬的,因为直观可见,平均方向应该为0°.如果改选y轴为零方向,原数据变为269°和271°,则用算术平衡值270°作为均值,又变得似乎合理了.可见直线上用来描述数字特征的方法如…     

方向数据的统计分析(Ⅵ)

5参数检验 类似于直线上的数据,方向数据统计分析也有参数检验问题.我们介绍最常用的几种参数检验方法. 本节要求观测数据θ1,θ2,…θN独立同分布,且N.密度函数为其中u0为总体平均方向,k为刻度参数. 5.1均匀性检验 许多实际问题中常会提出均匀性检验的问题,如鸽子回巢方向是否有“一定趋向,某一疾病的发病率是否有季节性,某产品的销售量是否有旺季淡季之分等. 假定样本来自M(u0,k)总体,由于当k=0时,M(u0,k)退化为均匀分布,因此均匀性检验问题等价于我们对于平均方向已知和未知这两种情形,分别给出均匀性检验的方法. 一、平均方向已知的均…     

SOME OPTIMA OF PARAMETER TESTS FOR ELLIPTICALLY CONTOURED DISTRIBUTION CLASS

This paper proves that for elliptically contoured distributions many likelihood ratio tests areuniformly most powerful or unbiased.     

广义多元分布参数检验的无偏性

在许多实际问题中,我们通常预先对母体均值和协差阵的结构作了假定.如:对一个母体我们假设:μ=0,∑=I;或μ=0,Σ=σ~2I.对多个母体我们假设所有母体的均值和协差阵相等等等.对这些假设我们都应进行检验,看我们的假设是否成立,所以我们就得研究母体的均值、协差阵的假设检验问题.我们知道对于多元正态母体、均值、协差阵检验的似然比检验具有许多良好的性质,比如具有无偏性等等.在这篇文章中,我们将证明这些检验在第三类椭球等高分布族里仍然具备无偏性.