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1.
研究了相协样本下Wilcoxon两样本统计量的渐近分布的问题.利用Hoeffding分解方法,获得了相协样本下Wilcoxon两样本统计量的渐近分布为正态分布的结果,推广了负相协样本下Wilcoxon两样本统计量的渐近分布的结果. 相似文献
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样本{X_1,X_2,…,X_m}与{Y_1,Y_2,…,Y_n}之间相互独立,但样本内部均为强平稳NA序列.在上述情况下研究了Wilcoxon两样本U统计量的渐近正态性,并给出了实际检验的计算公式. 相似文献
4.
本文主要讨论多组样本下GL-统计量的渐近分布,这里我们使用了Gateaut微分逼近方法,在多组i.i.d.样本下,给出了GL-统计量的渐近正态分布的一组条件,从而拓广了i.i.d样本下GL-统计量的渐近正态分布的性质[1]。 相似文献
5.
本文研究分位数的核估计在有限个不同点上的联合渐近分布.在相协样本下,构造分位数在有限个不同点上的核估计,并在适当的条件下证明所构造的估计的渐近正态性.最后还获得任意两个分位数差异的估计的渐近分布,推广现有文献中的相关结果. 相似文献
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本文利用来自正态总体的常相关样本的一个统计量的分布,对广东省和辽宁省的一些企业1988年-1989年利润额增值进行了分析。 相似文献
7.
得到一类Gumbel分布最大吸引场的随机容量样本的次序统计量的精致渐近性,揭示了收敛速度、权函数、边界函数及极限状态之间的联系.这类吸引场真包含了全体(γ),γ>0分布族. 相似文献
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多组样本下GL-统计量的渐近性质 总被引:1,自引:0,他引:1
本文上要讨论多组样本下GL-统计量的渐近分布。这里我们使用了Gâteaut微分逼近方法,在多组i.i.d.样本下,给出了GL-统计量的渐近正态分布的一组条件,从而拓广了i.i.d.样本下GL-统计量的渐近正态分布的性质[1]. 相似文献
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《数学的实践与认识》2017,(18)
系统地介绍了单样本U统计量的概念与H-分解,及利用H-分解的相关性质导出U统计量的渐近性质的结论,给出了H-分解的有关性质的数学归纳法证明,从U统计量的角度举例证明了我们常见的一些统计量的渐近正态性. 相似文献
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本文讨论了平稳,φ-混合样本下条件密度双重核估计(1)(2)在有限个点处的联合渐近分布,推广了(3)和(4)的结果。 相似文献
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设(X_i)_(i≥1)是一列正的独立同分布随机变量,服从指数为α(0α1)的Pareto型分布.定义■,且记τ_k:=lim_(n→∞)E(T_n~k).利用组合学方法,渐近矩τ_k用Bell多项式予以显式表示,并且得到了用对数型Bell多项式的简明表示,简化和完善了文献中的现有结果. 相似文献
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在广义线性模型中,若(对某个α>0),且其它一些正则条件满足,可以证明Wald检验统计量的渐近分布是X2分布,其中,是ZiZi'的最小特征根,Zi是有界的p×q回归系数,yi是q×1响应变量. 相似文献
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ChenLandShapiroSS[1]提出如下检验正态性的统计量其中,X1n,X2n,…,Xnn为容量为n的样本的次序统计量,H为标准正态分布函数的逆函数.本文在一定的条件下得到了双边截断情形下QH统计量的渐近分布. 相似文献
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设{X_n.n≥1}是一非退化的i.i.d.随机变量序列,U_n是以二维Borel可测对称函数h(x,y)为核函数的U-统计量.记U_n=2/(n(n-1))Σ_≤i≤j≤nh(X_i,X_j).本文分别在核函数h(x,y)只有4/3阶矩或4/3+δ,0<δ≤1的情况下,对非常广泛的一类权函数(x)与边界函数b(x)得到了如下关于U-统计量U_n的精致渐近性:不仅使得已有的结果成为我们的特况,还大大降低了其中的矩条件. 相似文献
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设X1,X2,...,Xn(n≥2)为i.i.d随机变量,Un为以h(x1,x2)为对称核的U-统计量,Eh(X1,X2)=θ,且σg^2=VarE〔h(X1,X2〕-θ│X1│〉0。设σg*^*^2是σg^2的Bootstrap量,施锡铨在关于核h的二阶矩的条件下,证明了:当n→∝时,σg*^*^2→σg^2a.s,因此Wn=√n(Un-θ)/2σg^**依分布收敛于标准正态变量。本文在关于核h 相似文献
18.
本文研究相协样本下概率密度函数的调整经验似然推断,证明对数调整经验似然比统计量服从χ2分布,由此构造了相协样本下概率密度函数的调整经验似然置信区间.在有限样本情况下通过数值模拟,对比分析得到AEL的表现略优于EL和NA的表现. 相似文献
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利用样本分位数的Logistic分布参数的渐近置信估计 总被引:1,自引:1,他引:0
基于Logistic分布的若干个样本分位数 ,利用线性回归模型建立Logistic分布位置参数及尺度参数的渐近正态且渐近无偏估计量 ,得到分布参数的渐近置信估计。 相似文献
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设X_(1,n) …,X_(N,n)是可换r. V. 无穷序列的一段,X_(1,n)~*≤…≤X_(N,n)~*为其顺序统计量,N=N(n)是与这些X(1,N)独立的正整值r. V.,n=1,2,….当k_n·n~(-(?))→α(0<α<∞,0<(?)<∞)时,本文得出了X_(N-k_n 1m)~*的渐近分布。 相似文献