两个均匀分布总体标准差比的区间估计

考虑取两个均匀分布总体样本数不等时,两个均匀分布总体标准差比的估计,给出了两个均匀分布总体标准差比的区间估计.     

正态分布标准差区间估计的改进

本文给出一类正态分布标准差的区间估计.这些估计优于[1]中的结果.     

关于均匀分布区间长度的区间估计

给出了均匀分布区间长度的估计量以及概率密度,并给出了区间长度的区间估计.     

指数分布参数的最短区间估计

本文研究了指数分布参数的区间估计方法。给出了指数分布参数的最短区间估计方法;通过一个实例介绍了最短区间估计方法的使用;最后指出最短区间估计方法比传统区间估计方法所具有的优越性。     

变异系数的区间估计

在机动车辆索赔次数模型的研究中,考虑分布的离散程度是必要的,它有助于选择正确的统计模型。对于给定的样本容量为T的一个样本Ni,i=1,…,T,本文用非参数方法给出了KarlPear son变异系数的区间估计。最后将估计方法应用于我国保险公司的一组实际数据,得到令人满意的结论。     

均匀分布区间长度的估计

给出了均匀分布区间长度的估计量以及概率密度,并给出了区间长度的区间估计.     

张量U-特征值的区间估计

张量的特征值问题一直是张量研究中的热点话题.聚焦一般张量在复数域上的特征值问题,建立了三种张量的U-特征值的区间估计,并对三种区间估计进行比较,以此建立了三者之间的联系.     

参数区间估计时置信区间的优选法

利用拉格朗日函数求条件极值的方法可解释参数区间估计时置信区间的选取方法及其若干应用.     

模糊回归的区间解法

给出模糊回归的区间解法 ,适用于预测。     

基于区间估计的综合评判方法及其应用

综合评判方法是系统评价中重要的数据处理方法.为了克服传统综合评判方法中的数据信息用"点"数值的不足,考虑整个评价过程中的数据信息用"区间数"表示的合理性,构建基于区间估计的综合评判方法.指标评价区间估计的集值统计处理,指标权重区间估计的区间判断矩阵处理,综合评判区间可能度分析.通过案例分析表明,综合评判方法具有较强的可行性和操作性,特别适用于综合评判中的数据信息不确定情形.     

Pareto�ֲ�����II������ɾʧ�µIJ�������

??In this paper, we concern with the estimation problem for the Pareto distribution based on progressive Type-II interval censoring with random removals. We discuss the maximum likelihood estimation of the model parameters. Then, we show the consistency and asymptotic normality of maximum likelihood estimators based on progressive Type-II interval censored sample.     

Interval Methods for Semi-Infinite Programs

A new approach for the numerical solution of smooth, nonlinear semi-infinite programs whose feasible set contains a nonempty interior is presented. Interval analysis methods are used to construct finite nonlinear, or mixed-integer nonlinear, reformulations of the original semi-infinite program under relatively mild assumptions on the problem structure. In certain cases the finite reformulation is exact and can be solved directly for the global minimum of the semi-infinite program (SIP). In the general case, this reformulation is over-constrained relative to the SIP, such that solving it yields a guaranteed feasible upper bound to the SIP solution. This upper bound can then be refined using a subdivision procedure which is shown to converge to the true SIP solution with finite -optimality. In particular, the method is shown to converge for SIPs which do not satisfy regularity assumptions required by reduction-based methods, and for which certain points in the feasible set are subject to an infinite number of active constraints. Numerical results are presented for a number of problems in the SIP literature. The solutions obtained are compared to those identified by reduction-based methods, the relative performances of the nonlinear and mixed-integer nonlinear formulations are studied, and the use of different inclusion functions in the finite reformulation is investigated.     

关于区间估计和假设检验的一点注记

给出了当枢轴量和检验统计量的分布密度为单调函数时,寻找最优置信区间方法,并说明了在此条件下进行假设检验选择单侧拒绝域的合理性。     

定数截尾指数分布参数的具有一致最小平均长度的区间估计

设随机变量Ｘ服从指数分布ｆ（ｘ，θ）．研究并给出了指数分布平均寿命参数和平均失效率参数的具有一致最小平均长度的区间估计，计算方法和数值用表．     

指数分布卷积形式参数的估计

本文研究指数分布卷积形式参数的点估计，区间估计以及经验分布函数与分布函数最大偏差的概率估计．     

区间合作对策核心存在性的进一步讨论

区间合作对策,是研究当联盟收益值为区间数情形时如何进行合理收益分配的数学模型。近年来,其解的存在性与合理性等问题引起了国内外专家的广泛关注。区间核心,是区间合作对策中一个非常稳定的集值解概念。本文首先针对区间核心的存在性进行深入的讨论,通过引入强非均衡,极小强均衡,模单调等概念,从不同角度给出判别区间核心存在性的充分条件。其次,通过引入相关参数,定义了广义区间核心,并给出定理讨论了区间核心与广义区间核心的存在关系。本文的结论将为进一步推动区间合作对策的发展,为解决区间不确定情形下的收益分配问题奠定理论基础。     

IPA分析中心点坐标的区间估计方法及其应用研究

重要性-实绩分析(IPA)在服务管理领域中得到了广泛的应用.研究者通常用点估计确定IPA中心点坐标,而未考虑抽样误差对坐标值的影响.研究了IPA中心点坐标的区间估计方法,以期推动这方面的相关的研究.     

伽玛分布参数的最短置信区间

Γ(β,θ)分布中未知参数θ的最短置信区间实际上是一个条件极值问题,它能转化成一个方程组可用数值方法迭代求解。在假设参数β=1,置信水平为0.95的条件下,比较了常用置信区间与最短置信区间的长度,结果表明:两者长度的绝对差d(n)和相对差e(n)均随样本容量n的增大而减小,当n≤9时,e(n)≥10%。这说明在小样本下,研究参数的最短置信区间是必要的。     

Interval estimation of the critical value in a general linear model

Summary This paper concerns interval estimation of the critical value θ which satisfies under the general linear model,Y _i =μ(x _i )+ε _i (i=1,2,···), where for and the functional forms off _j ^′ s are known. From an asymptotic expansion it is shown that, under reasonable conditions, the limiting distribution of is normal. Thus in the large-sample case a confidence interval for θ can be obtained. Such a result is useful when one is interested in carrying out a retrospective analysis rather than designing the experiment (as in the Kiefer-Wolfowitz procedure). In Section 3 a sequential procedure is considered for confidence intervals with fixed width 2d. It is shown that, for a given stopping variableN, is also asymptotically normal asd→0. Thus the coverage probability converges to 1−α (preassigned) asd→0. An example of application in estimating the phase parameter in circadian rhythms is given for the purpose of illustration. Research partially supported by the NSF Grant DMS-8502346.