均匀分布U〔θ-1/2,θ+1/2〕中参数θ的四种估计量

给出均匀分布U〔θ-1/2,θ+1/2〕中θ的四种估计量,并分别比较了四种估计量的优劣性.     

非线性回归模型参数估计量的随机展开及偏和方差的讨论

§1.引言 对于非线性回归模型y_t=f(x_t,θ)+ε_t, t=1,2,… (1.1) 若记 S(θ)=sum from t=1 to n([y_t-f(x_t,θ)]~2) (1.2) 则维数假定为p的参数向量θ的一个最小二乘估计量(简记为LSE)定义为满足下式的统计量(y):     

方差分量的非负定无偏MINQE估计

§1 引言对于线性模型Y=Xβ+ε(1.1)其中 Eε=0,Eεε′=θ_1V_1+…+θ_pV_pV_θ≥0,V_1,…,V_p 皆为已知对称矩阵,θ=(θ_1,…,θ_p)′为未知参数称为方差分量;此外,X 是已知矩阵,β为未知参数,在很多场合如随机效应模型,各个方差分量都是非负的,因此很自然地要求相应的估计量也是非负的,为此,C.R.Rao 提出用非负定无偏的 MINQE 估计(记为 MINQE(U,NND)来作为方差分量的估计,并两次指     

约束条件下多元线性模型中线性估计的可容许性

本文研究了多元线性模型中未知参数在约束条件:(θ-θ0)′X′NX(θ-θ0)≤U,N≥0下中心点θ0对线性估计的可容许性的影响.研究结果表明对于具有某种结构的θ1和θ2,在约束集(θ-θ1)′X′NX(θ-θ1)≤U,N≥0与(θ-θ2)′X′NX(θ-θ2)≤U,N≥0下的可容许线性估计类是一致的.     

含有溶质的流体在两层多孔介质中的渗流问题

本文讨论含有溶质的流体在两层多孔介质中的渗流问题，即（θ（x，U）t=（K（x，U）Ux-K（x，U））x，（x，t）∈GT，（θ（x，U）V（x，t）t=（DθVx）x-（V（KUx-K））x，（x，t）∈GT，U（x，0）=U0（x），V（x，0）=V0（x），0≤x≤2，U（0，t）-h0（t），U（2，t）=h2（t），0≤t≤T，V（0，t）=g0（t），V（2，t）=g2（t），0≤t≤T。其中θ（x,U)=θ1(x,U)，当（x,t)∈D1=｛0≤x≤1,0≤t≤T｝；θ（x,U)=θ2(x,U)当（x,t）∈D2＋1｛1＜x≤2，0≤t≤T｝。K（x,U)=K1(x,U)当（x,t)∈D1;K(x,U)=K2(x,U)，当(x,t)∈D2。θi，Ki分别是Di上的介质含水率及水力传导率，V是溶质的浓度，此外还要求U，V，K（x,U)(Ux-1)及DθVx V(KUx-K)在x=1连续。     

On the classification of compact quantum groups U_θ(2)

In this paper,we show that the corepresentation of compact group Uθ(2) on the vector space is determined by its infinitesimal generators B0,B2,A0,A1 and A2,where θ is an irrational number.We also show that B0 and B2 commute with Aj,j = 0,1,2,so B0,A0,A1 and A2 are sl(2,C) loop algebra.Then we exhibit all irreducible representations of Uθ(2),which are different from those of group U(2),and use above results to give the classification of quantum groups Uθ(2),which is analogous to that of irrational algebra Aθ.At the same time,we also give all the forms of automorphisms on quantum group Uθ(2).     

数据非随机缺失时单变量的分布函数估计

本文研究数据非随机缺失下的分布函数估计问题.在确定缺失数据是否属于某些指定区间的前提下,对一维随机变量y的分布函数F(y)作出了估计.此时,假定数据缺失机制形式已知,但包含某未知多维参数θ.本文证明了未知参数θ的估计量(θ)的相合性和渐近正态性,也证明了分布函数F(y)的估计量F(y)的相合性和渐近正态性.     

最近邻判别法中错误概率估计的强收敛速度(英文)

本文考虑最近邻判别法中错误概率估计的强收敛速度.设(X,θ),(X_1,θ_1),…,(X_n,θ_n)为取值于 R~m×{1,2,…,M}的 i.i.d.样本,m≥1,M≥2为正整数.记θ′_n 为θ的最近邻判别,错判概率 R_n=p(θ′_n≠θ),恒有(?)R_n=R.(?)_n 为基于 X,并借助于训练样本(X_1,θ_1),…,(X_nθ_n)的 R_n 的估计量.我们证明了在一组条件下,及对适当选取的α>0,有(?)_n-R=0(1/(n~α)).     

关于t（n）、F（m，n）分布数字特征的计算

在统计推断中，需用统计量来估计未知参数θ或g(θ)的数值，如要进一步分析一个估计量的好坏，就需知道估计量的分布，或至少要知道统计量的某些数字特征．众所周知，t统计量、F统计量在参数的点估计、区间估计、假设检验中起着重要的作用．文献[1]中介绍了几种重要分布：     

Ⅰ型不可约Riemann全对称空间在保距下的分类

相伴于Ⅰ型不可约正交对称 Lie 代数(U,θ)的 Riemann 全对称空间的保距诱导了(?)的一个令对应于 U 的θ不变点集 K 的(?)不变的自同构(?),且令(U,θ)的伴随空间的基本群π_1(p_u~*)不变.相伴于(U,θ)的 Riemann 全对称空间保距的充分必要条件是它们对应的π_1(p_u~*)的子群在上述(?)下同构.π_1(p_u~*)(?)(?)/Γ_0,由Aut U/Ad U 中令 K 不变的元在((?))/Γ_0 上的作用得到了π_1(p_u~*)的子群在上述元下的同构分类,因而得到了Ⅰ型不可约 Riemann 全对称空间在保距下的分类.     

双边截断分布族中的卷积定理与渐近有效性

在具有共同支撑的分布族与单边截断分布族中,Ｂｉｃｋｌｅ Ｐ．Ｊ, Ｉｂｒａｇｉｍｏｖ　Ｉ． Ａ． 与 Ｈａｓｍｉｎｓｋｉｉ Ｒ． Ｚ．证明了两个重要的卷积定理．在本文中,我们考虑如下的双边截断分布族：ｄＰθ（ｘ）＝ ｆ（ｘ; θ１, θ２）Ｉ（θ１≤ｘ≤ θ２）ｄｘ,其中θ＝（θ１, θ２）, θ１＜ θ２为未知 待估参数．在较弱的条件下,我们得到了关于此分布族的卷积定理．并且,基于此卷 积定理的结论,提出了一个参数函数渐近有效性的定义．在本文结束之时,对于一个 双边截断分布族,给出了具有此渐近有效性的参数函数的估计．     

Admissibility of an estimate obtained by the method of moments in the presence of a nuisance shift parameter

Let x₁,..., x_n be a repeated sample from a one-dimensional population with distribution function (d.f.) F(x?η, θ), depending on a structure parameter θ∈^Θ?R ¹ and a nuisance shift parameter η^∈ R¹. The estimator which eliminates ν In a natural manner, has the form \(\sum\limits_1^n {\psi (x_i - \overline x ,\theta ) = 0,\overline x = (x_1 + ... + x_n )/n}\) and the simplest among them, corresponding to a functionψ (u, θ), quadratic in u, leads to the estimate θ (m₂), where \(m_2 = \sum\limits_1^n {(x_i - \overline x )^2 /n}\) which has to be considered as an estimate of θ by the method of moments with the elimination of the nuisance parameter n. If for some integer k ≥ 1, 1°) the d.f. F(x, θ) has a finite moment of order 2k, 2°) its central moments μ₂(θ), ..., μk(θ) are three times and μk+1(9).... μ₂k(θ) are twice continuously differentiable in the domain Θ and μ₂′(θ) ≠ 0, 3° as n → ∞, the limit covariance matrix of the centralized and normalized vector √n ∥ m₂-μ₂(θ) ...,m_R-μ_R(θ)∥ of the central sample moments m_j is nonsingular, θ∈^Θ, then the estimate θ(m₂) is asymptotically admissible (and optimal) in the class of estimates defined by the estimators λ_o(θ) + λ₂(θ)m₂ + ... + λ_k(θ)m_k=0 if and only if the moments μ₅(θ),..., μk+2 (θ) are determined in terms of μ₂(θ), μ₃(θ), μ₄(θ) in the following recurrent manner; $$\begin{array}{*{20}c} {\mu _{j + 2} (\theta ) = \mu _2 (\theta )\mu _j (\theta ) + j\mu _3 (\theta )\mu _{j - 1} (\theta ) + [\mu _4 (\theta ) - \mu _2 (\theta )^2 ]\mu _j ^\prime (\theta )/\mu _2 ^\prime (\theta ),} \\ {j \leqslant k,\theta ^\Theta .} \\ \end{array}$$ The asymptotic admissibility is understood in the same generally accepted sense as in [1], where a similar result has been obtained for families of d.f. containing only a structure parameter.     

有穷正级亚纯函数的T方向和Borel方向

对任意正数λ,正整数q_1和q_2,记E_1={argz=θ_j|0∣θ_1＜θ_2<…＜θ_(q1)＜2π}及E_2={axgz=φ_j|0■1＜φ2＜…＜φq2＜2π},使得E_1∩E_2=■,则(1)存在复平面上的λ级亚纯函数f(z),恰以E_1∪E_2为其T方向且恰以E_2为其Borel方向,(2)存在复平面上的级与下级均为λ的亚纯函数g(z),恰以E_1∪E_2为其Borel方向且恰以E_2为其T方向．     

环面上的微分方程(Ⅰ)

<正> 关于定义在环面上的微分方程,其积分曲线的拓扑研究开始於 H.Poincaré,经过Bohl 及 Denjoy 等的补充瑟发展,对于不具有奇点的情形,在 Kneser 的工作中便基本上完成了.在拓年结构的研究中,旋转数μ的研究是占有决定性的位置的.但是,过去的文献中对于如何由已给的具体方程去算出μ的值是当作一个未解决的难题遗留下來的.如果沒有方法计算μ,也就不能具体地应用上述各文中所得到的完整的拓扑理论.本文及以后各文将对这一问题进行研究和逐步设法解决.     

一类可靠性模型的其它特征值

研究由一个可靠机器,一个不可靠机器与一个无穷容量的缓冲库构成的系统主算子在左半复平面中的特征值,证明对一切θ∈（0,1）,（2（λη_1μη_2）~（1/2）-λη_1-μη_2）θ都是该主算子的几何重数为1的一个特征值.     

二维Qausi-Geostrophic方程的几何约束与非爆炸性

研究二维Qausi-Geostrophic(QG)方程水平集的动态演化过程.在"涡线"上"涡度"的最大值与全局"涡度"最大值可比的假设下,得到若"涡线"的长度L(t)被O(ln ln ||▽~⊥θ(·,t)||_∞)控制(被O(ln ln ||▽~⊥θ(·,t)||_∞)控制),曲率最大值K(t)与L(t)的乘积被O(ln ln ln ||▽~⊥θ(·,t)||_∞)控制(被O(ln ln ||▽~⊥θ(·,t)||_∞)控制),则||▽~⊥θ(·,t)||_∞)的增长阶数最多可达四重指数阶,这样二维QG方程在有限时间内无爆炸发生.     

关于空间曲缐多边形的全曲率

<正> 在另一文内作者证明了这样定理:设一关闭挠曲缐 C 有一角点它的内角是θ,则它的全曲率∮_(c)kds≥π+θ.这结果可以看做关于关闭挠曲线全曲率的 Fenchel 定理的推广.从这结果很自然会引起一个问题,就是如果所论闭曲缐的角点多于一个,则     

A Studyon Diffusion of Sewage Water in River(2)

<正>7.Study on combining two sources Since the model is the combination of Steady Uniform Flow modeling and Halfpoint Source modeling,We combine the river flow with the sewage flow River flow:ψ_1=Ursinθ.Sewage outlet flow:ψ_2=(Q/π)θ(0≤θ≤π).     

一类非线性回归的两类估计的收敛性

一、引言设(X,Y),((?)_1,(?)_1),((?)_2,(?)_2)为取值于 R~d×R~d'的 i.i.d.随机变量。苏淳、缪柏其在[1]中讨论了非线性回归函数(?)(x)=E{h((?)_1,(?)_2)|(?)_1=(?)_2=x}的近邻估计,这里h(y_1,y_2)为定义于 R~(2d′)上的对称实值 Borel 可测函数.[1]中得到了一系列相合性结果,本文将其推广到更一般的情况