计数型二次序贯网图检验

序贯概率比检验(SPRT)是应用非常广泛的抽样检验方法, 序贯网图检验在控制最大样本量方面很好地改进了SPRT, 但其结果还有进一步改进的余地, 为此, 我们建立了二次序贯网图检验, 计算结果表明, 它比原先的计数序贯网图检验有更好的效果.     

计数型最小样本量截尾值的序贯检验

对具有"高成本、破坏性"计数型产品的可靠性验收试验,序贯检验方案的样本量截尾值对试验的成本预算起着决定性作用.为降低试验的成本预算,本文对最小样本量截尾值序贯检验(minimum truncated sample size sequential test, MTST)进行研究,给出MTST的定义、性质及求解方法.通过与目前广泛采用的国际标准IEC1123及序贯网图检验进行比较,结果表明MTST显著地减少了样本量截尾值.为进一步减少序贯检验的样本量截尾值,当已知产品质量的先验信息时,本文研究了Bayes最小样本量截尾值序贯检验方案(Bayesian minimum truncated sample size sequential test, BMTST),与MTST的比较表明, BMTST极大地减少了序贯检验的样本量截尾值及平均试验次数,能更好地缩减"高成本、破坏性"产品的试验成本预算及平均试验费用.     

关于序贯检验的Bayes分析

本文将充分利用验前信息的Ｂａｙｅｓ方法与序贯检验相结合,推导出了Ｂａｙｅｓ序贯检验方法。文章从表面形式上的决策方案推导到实质上真正的决策方案;并对飞行器落点密集度进行了模拟计算的具体分析,最后得出结论,Ｂａｙｅｓ序贯检验方法对具有昂贵成本的产品试验和我国航天试验有较大的应用价值．     

参数模型下的时间序贯检验方案

本文研究参数模型下的序贯检验方案 .而以往的序贯检验方案往往采取非参数模型 .由于参数模型在生产实践中是常见的形式 .所以这个检验方案对于产品的检验具有指导意义 .     

序贯抽样在计算机辅助电话调查中的应用

样本量的确定是抽样设计中的关键问题,传统方法利用总体方差和调查费用的有关信息来确定样本量可能产生两种结果,一种是样本量过低,无法保证希望的估计精度要求;一种是样本量过高,导致调查经费的浪费。计算机辅助电话调查中即时的数据运算和管理功能为序贯抽样的应用奠定了基础。利用前期抽取样本的计算结果,可以规定进一步需抽取的样本量,最终样本量是对真正期望样本量的一个最佳近似,它比传统方法更能保证以最少的费用满足预先设定的精度要求。     

越界概率与序贯似然比检验简介

一、引言二次大战时期,为了提高军火试验中抽样调查的效率,A.Wald等人首先较为系统地研究了序贯分析。Wald的奠基性著作问世以来,序贯分析的研究范围越来越大,理论和应用都有了很大的发展。尤其是在医学诊断中的应用有力地促进了序贯的理论研究。本文从一个侧面反映部分序贯分析的新动向。作重介绍从七十年代中期开始受到广泛注意的一种序贯似然比检验方法——重复显著性检验(Repeated Significance Test)。这种检验与在统计中得到广泛应用的越界概率(Boundary Crossing Probability)问题密切相关。本文试图总结有关重复显著性检验的最新成果;并扼要阐述以统计应用为目的的求越界概率的几种常用方法;我们还介绍一种与越界概率有关的统计模型——转折点(Change-Point)问题。1986年D.Siegmund发表于《Annals of Statistics》上的特邀论     

维修性验证中组合序贯试验方案的确定

本文给出了分布未知时两个百分位要求的组合序贯试验方案。     

几何分布时间序贯检验的贝叶斯推断

设有统计模型｛ｘ,Ｂｘ,Ｐθ｝,θ∈（０,１）,其中Ｐθ为几何分布：Ｐθ（Ｘ＝ｋ）＝（１－θ）θ＾ｋ－１ｋ＝１,２,…。考虑检验问题：θ＝θｏ ｖｓ． θ＝θ１（０〈θ０〈θ１〈１）本文对一种依次试验的时间序贯样本,给出了上述检验问题的贝叶斯停止判决法则,其中损失函数为试验费用和误判损失之和,贝叶斯停止判决法则由后验概率的两组界（上界和下界）所给出。     

序贯可加图的结构

给定一个(p,q)图G和一个正整数k，G的一个k序贯可加性编码是不同的数k,k+1,…,k+p+q-1到G的p+q个元素的一种分配，使得G的每一边e=uv得到分配给顶点u和v的数值之和。若图的元素容许有这样的一种分配，则称该图是一个k序贯可加图。该文将给出序贯可加图的若干结构性质，并构造一个k序贯可加图的无限簇。      

序贯Lq似然比型检验

本文研究了序贯Lq似然比型检验(简写为SLqRT),以及SLqRT的一些性质.基于其中一个性质-基本恒等式,得到SLqRT的势函数和平均子样容量.为了节约成本,通过最小化平均子样容量来选择合适的q值,从而进行指数分布的假设检验.此外,给出了理论推导及两个模拟算例来说明SLqRT的稳健性,并计算了不同污染参数下粗差模型的序贯概率比检验(简写为SPRT)和SLqRT的平均子样容量.结果表明:在平均子样容量下,SLqRT的效果优于SPRT.     

半正态分布参数的序贯概率比检验

研究半正态分布中参数的序贯概率比检验(记SPRT),主要目的是拓宽大学生的统计学知识和视野.首先,用SPRT法对该分布中参数作检验,得到停止法则;其次,根据SPRT的相关性质,得到半正态分布下SPRT的操作特性函数和平均样本容量;最后,在给定两个参数下分别计算SPRT方法和N-P检验法下所需的平均样本容量,前者所需的平均样本量大约是后者的35％-50％.     

智慧无废城市评选的序贯式群决策EDAS法

无废与智慧理念具有内在关联性,智慧城市和无废城市融合发展,对我国无废城市建设工作开展具有重要意义.针对智慧无废城市序贯式评选无后效性、多阶段和连续性特点,文章在EDAS框架下以犹豫模糊集表征决策信息提出了一种序贯式群决策方法.首先,分析序贯决策阶段权重的影响因素包括方案决策信息及权重先验信息,据此建立以方案满意度为基点...     

均匀设计抽样在股市投资决策上的应用

本文首先给出了在区域D(b)=｛（x,y):0≤y≤x≤b｝上的均匀抽样,以及利用均匀设计抽样求取函数在D的最大值的序贯方法,最后把此方法应用于股市的技术分析中,即把此序贯方法与股票的动态分析相结合,给出了在香港股市应用动态分析的最佳参数。     

基于显示、生成偏好的序贯模糊选择函数的研究

本文分别在普通情况以及模糊情况下,对显示偏好、生成偏好合理化的序贯选择函数进行了一定的研究。首先,研究了该序贯合理的选择函数的选择结果与选择顺序无关的条件,其次,研究了选择函数与该序贯合理的选择函数之间的关系。     

DIASYS R/S 2003尿沉渣分析的截尾序贯检验

尿沉渣中红/白细胞的定量分析是尿常规检查中的重要检测指标,检查结果对肾和泌尿系统疾病诊断和鉴别诊断,病情严重程度,疗效观察和预后估计都有极其重要的价值.采用截尾序贯检验分析方法,对Diasys R/S 2003尿沉渣定量分析的传统计数方式进行了改进.计算机模拟结果表明,在假阳性率与假阴性率低于一定水平时,截尾序贯检验分析方法相比传统的检测方式极大地减少了尿沉渣检测的计数工作量.     

覆盖单位圆的序贯方法

本文应用数论方法解决一个实际中遇到的单位圆的覆盖问题。用单位圆上的均匀布点方法估计覆盖面积S的均值、方差及其分布函数,结果显示Beta分布可以较好的拟合S/π的分布。为了增大覆盖面积,推荐采用序贯方法安排随机圆,模拟结果显示序贯方法非常有效。本文还指出了序贯方法在加权单位圆的覆盖问题中效果也显著。     

累积Logistic回归模型结构变点的序贯检验

分类时间序列在生物医学、社会学和遗传学等领域有着广泛的应用,累积Logistic回归模型是分类时间序列建模的一类重要模型.本文基于偏似然得分过程(Partial likelihood score process)提出一种变点序贯检验方法,监测累积Logistic回归模型的结构是否发生变化.原假设下推导检验统计量的极限分...     

基于样本均值的最优无重叠k-序对排序集抽样

本文提出了无重叠κ-序对排序集抽样方法,即在每个排序集中对κ-序对个体进行观测,并且不同的排序集的κ-序对之间没有任何重复.我们首先探究了此抽样方法得到的样本均值的有效性随每个排序集中κ-序对个体间的相关性变化的趋势.κ-序对个体间的相关性越强,样本均值的有效性损失越大.本文的目的是找到无重叠κ-序对排序集抽样方法中κ-序对分配的最优方案从而使样本均值的有效性损失最小,并证明了最优的无重叠κ-序对排序集抽样比广义排序集抽样以及简单随机抽样更有效.尽管无重叠κ-序对排序集抽样方法的统计效率低于经典的排序集抽样,但是在成本模型下,最优的无重叠κ-序对排序集抽样方法可以比经典的排序集抽样更有效.     

成功率的序贯检验与检验后成功率的置信限

设｛Xi，i1｝是一独立同分布随机变量列，q＝p（Xi＝0）＝1-P（Xi＝1）；其中q未知．设｛An：1nn0｝和｛Rn：1nn0｝是任二个数集，它们满足A1A2…An0，0＜R1R2…Rno。，Ai＜Ri（i＝1，…，no-1）和Ano＝Rno。对于假设HO：qq0（0＜q0＜1）我们考虑序贯检验△＝（r，d），其中r＝min｛n：n1，DnAn或DnRn｝：d＝I（Dr≥Rr），这里Dn＝．IA是集A的示性函数，“d＝1”意味着拒绝H0，“d＝0”意味着接受H0，在本文中基于数据（τ，Dr）我们找到了q的某种意义下的最优置性下（上）限．     

多项分布总体的相等对增凸序问题的多样本检验

概率分布间随机序在实践中已经得到了广泛的应用,而且似然比检验是用以检验涉及随机序问题的最普遍的检验方法．但是,关于多个多项式总体间的增凸序约束的统计推断问题并没有得到充分发展．多样本的增凸序对无约束的检验问题已被研究．然而,多总体的相等性对增凸序的假设检验问题似乎更有研究意义．并且分布的相等对随机序的假设检验问题往往是统计学家最为普遍地考虑．对多样本的情况,本文考虑了分布的相等对增凸序的假设检验问题,并且获得似然比检验统计量的零渐近分布,它是一组x~2分布随机变量的加权和,即■~2分布．