无重复因析试验中散度效应的ML估计

在无重复因析试验中,若因子A,B的散度效应显著,则不论其交互效应AB的散度效应是否显著,其散度效应的现有估计常常是有偏的,从而导致其被错误地识别为显著效应.提出了散度效应的一种新的估计方法(称为ML估计),并给出了ML估计的方差的精确表达形式,证明了在一类模型中,交互效应AB的散度效应的ML估计是无偏的.最后,将ML估计与现有的常用估计进行了比较.     

无重复因析试验中一种估计散度效应的方法

自从Box和Meyer首次提出无重复因析试验中散度效应的识别和估计问题, 各种散度效应的估计方法(包括迭代和非迭代)被提出. 特别地, Brenneman 和Nair 给出了这些方法的一个综述, 并且他们验证了改进的Harvey方法优于其它的方法.本文中对于对数线性模型, 一个基于多个位置模型残差平均的非迭代的散度效应估计方法在模型选择阶段被提出. 在大多数的模拟实验模型中, 本文方法具有比MH方法更小的均方误差, 且它可以应用于MH方法不适用的0或小的绝对残差情形. 我们也考虑了这个估计的理论性质, 并进行了实例分析.     

两水平无重复因析试验散度效应BH估计的性质

本文研究了两水平无重复因析试验散度效应BH估计的性质,给出了BH估计无偏性的充分必要条件,求得了它的近似方差.并在多个模型下对BH与MH估计进行了模拟比较.     

无重复析因试验位置效应分析若干方法的比较

本文介绍了在效应稀疏性的前提下venter和Steel提出的分析无重复析因试验数据的方法,并将它们和下降Lenth方法,下降Dong方法一起作了较全面的模拟比较。     

无重复因析试验中一种散度效应的迭代估计方法

在无重复因析试验下,基于李济洪,王钰等(2010)提出的散度效应的AMH估计,给出了一种散度效应的迭代估计方法(称为IAMH估计),通过模拟试验验证了此方法比常用的AMH,MH估计具有更小的均方误差.     

非重复析因试验数据分析的两个方法

本文介绍了非重复析因试验数据分析的两个比较实用的方法 :Lenth方法和Dong方法 ,并对这两个方法进行了比较全面的比较     

两水平无重复因析试验散度效应的估计

本文对两水平无重复因析试验给出了散度效应的一种新的估计,称为AMH估计,改进了文献中散度效应的较好的MH估计的一个缺陷,给出并证明了AMH估计的无偏条件,证明了AMH估计比MH估计有更小的方差下界.最后通过模拟试验比较了AMH和MH估计的偏度,方差和均方误差.     

单次重复试验的三水平析因设计的分析

由于试验材料、费用和时间等条件的限制,仅有单次重复试验的三水平析因设计经常要应用在农业、工业和医学临床试验等领域。例如,在医学临床试验中,为找到影响治疗关节炎效果的重要因子和最佳治疗方案需要考虑2个三水平的因子:A(药物治疗)和B(运动治疗),由于只能找到9位病情相似的病人进行试验,故只能实施仅有单次重复试验的三水平析因设计3~2。不幸的是,交互作用A×B也可能存在,这样就没有剩余自由度用于估计误差的方差,从而通常的方差分析方法不再能用于数据分析。针对上述问题,本文提出了三个基于均方误差的检验统计量用于分析单次重复试验的三水平析因设计。通过实例表明用这些方法不仅能检验所考虑因子的主效应,而且还能同时检验交互效应。相应检验所用的一些常用临界值提供在附录中。并且,还通过大量的模拟研究对所提出的三个检验方法进行了比较。结果显示,T_~((3))检验在三个检验方法中具有最大的功效。     

无重复析因试验中位置效应分析的下降方法

本文介绍了在效应稀疏性的前提下无重复析因试验中位置效应分析的下降Lenth方法,并建立了下降Dong方法,最后对它们作了模拟比较。     

一种基于散度的模糊数排序方法

引用一种距离测度及模糊数的权重面积,建立了一种基于散度的模糊数排序指标.新的排序指标不仅引入了两个参考对象,即两个模糊数的极大和极小(M),(N),同时还考虑了模糊数本身的影响和决策者的决策态度.排序方法不仅计算简单、易于操作,而且还具有良好的性质.算例分析表明本文所提出的排序方法在一定程度上克服了现有方法的缺陷.     

离散型广义非线性纵向数据模型中偏离名义离差的检验及其功效模拟

离散型广义非线性模型包括Poisson,二项,负二项模型.本文讨论离散型广义非线性纵向数据模型中偏离名义离差的检验问题,得到了检验的score统计量,并利用MonteCarlo方法研究了检验统计量的性质.最后,利用杀虫剂数据说明了检验方法的应用.     

指数族广义非线性随机系数模型的变离差检验

指数族广义非线性随机系数模型是Smith &; Heitjan［１０］和 Wei et al［１１］所研究模型的推广。该文分别在模型离差 (dispersion) 的权不变和变异时，讨论了指数族 广义非线性随机系数模型的变离差的检验问题，得到了score检验统计量。并利用欧洲野兔数据，分别对正态分布模型、Γ 分布模型和 逆高斯分布模型说明检验方法的有效性。     

Off-Line Testing for a Changed Segment in the Sample Variance

In this paper, we introduce and investigate a new class of test statistics for the model of a changed segment in the sample variance. We derive the asymptotic distribution of the test statistic under the null hypothesis of no change and its consistency under the changed segment alternative. The consistent procedures of estimating the length and beginning of a changed segment are proposed. Monte-Carlo simulations support theoretical results.__________Published in Lietuvos Matematikos Rinkinys, Vol. 45, No. 2, pp. 241–260, April–June, 2005.     

非线性再生散度随机效应模型的渐近性质

对非线性再生散度随机效应模型, 该文给出了类似于Barndroff-Nielson, Cox (1989)和Severin, Wong (1992)的正则条件, 基于这些正则条件和Laplace近似, 证明了该模型参数极大似然估计的存在性、强相合性和渐近正态性.