不同参数下Galton板实验的探讨及仿真

介绍了 Galton板实验的实验现象和物理背景 ,建立了细致的概率模型对实验进行了分析 ,并基于模型对不同参数下的 Galton板实验进行了探讨 ,还利用 MATLAB编制了仿真软件 ,对结论进行了验证 .     

非参数假设检验在证券投资分析中的应用

通过引入一种新的估计方法——非参数假设检验方法,以达到对证券投资咨询机构对证券市场大盘走势预测准确度的估计.通过对估计结果的分析得出结论,有99%的把握认为,中国证券市场投资咨询机构所提供的对大盘涨跌的预测,每次有一半家数正确的概率没有达到45%,因而投资者应慎重对待投资咨询机构的大盘预测.     

一类单参数假设检验拒绝域的直观构造法

本文提出直观法的理论 ,举出用直观法构造单参数假设检验拒绝域的应用实例 ,并得出构造形如 ( * )式的检验拒绝域的一种方法     

一类单参数假设检验拒绝域的直观构造法

本提出直观法的理论,举出用直观法构造单参数假设检验拒绝域的应用实例,并得出构造形如（*）式的检验拒绝的一种方法。     

巴氏空间中随机元的极限理论及其应用

本文综述了巴拿赫空间中随机元的极限理论及其应用的一些结果，主要内容为：极限理论的某些新结果；等周方法的优化技巧；巴氏空间几何的概率方法；在经验过程研究中的应用。重点是近十年来有关问题研究的一些进展。     

多变元非参数密度估计的平均均方误差的中心极限定理

令■(x;h)是建基于来自密度函数f(x)的容量为n的一个随机样本的这个密度函数f(x)的一个核型估计,对于这个非参数密度估计的平均均方误差1/n sum from j=1 to n[■(X_j;h)-f(X_j)]~2·ω(X_j),为使中心极限定理成立的充分条件被给出。     

小样本的均匀分布参数的区间估计和假设检验

本文提出了小样本的均匀分布参数的区间估计和假设检验方法 .数值模拟计算后效果良好     

EM算法在假设检验中的应用

给出了EM算法在统计中一个新的应用领域——假设检验. EM算法通常是用来求解模型参数极大似然估计的一种有效的迭代算法. 这种算法利用数据扩张, 将比较复杂的似然函数的最优化问题化成一系列比较简单的函数的优化问题. 而对于一个模型来说, 假设检验往往比极大似然估计更为复杂. 所以有必要找到简单的方法解决假设检验中的较为复杂的优化问题. 所给出的方法不是建立在大样本理论基础上, 因此特别适合于中小样本情形.     

假设检验的优良设计及其在基因连锁分析中的应用

基于基因连锁分析的背景, 提出了一类方差非齐性的线性模型, 研究了这类模型参数假设检验的优良设计问题. 为了评判检验的设计, 建立了一个判决理论框架. 在这个框架下, 获得一个容许的极大极小设计. 进一步地, 证明了这个设计在基因连锁分析中不仅是容许和极大极小的, 而且在合理的设计类中是最优的. 利用这个优良的设计, 使得基因连锁分析中检验的功效获得显著的改进.     

双参数指数分布位置参数的统计推断

通过次序统计量 ,得到了双参数指数分布 E(μ,λ)中位置参数μ的一致最小方差无偏估计为nn-1 T(1) -1n-1 T,推导出了 ( T-μ) / ( T-T(1) )的分布与参数μ,λ无关 ,从而得到了μ的置信区间与检验统计量 .     

二维正态分布的假设检验

将二维随机向量分解成互不相关的主成分,通过对两主成分的正态独立性检验达到二维随机向量正态性检验的目的.     

二项分布的参数估计问题研究

本文主要讨论二项分布的参数估计问题.对GB/T 4087.1-1983,GB/T 4087.2-1983,GB/T4087.3-1985给出的经典二项分布参数点估计、区间估计和可靠度置信下限计算方法进行了分析,指出了其中存在的问题.根据二项分布的数学表达式推导出了二项分布参数的概率分布密度函数,在此基础上提出了进行二项分布参数估计的一般方法.     

Permutation Test在假设检验中的应用

本文介绍了一种实用的、基于大量计算的统计推断方法———Permutation test。该法根据所研究的问题构造检验统计量,并利用手头样本,按排列组合的原理导出检验统计量的理论抽样分布;若难以导出确切的理论分布,则采用抽样模拟的方法估计其近似分布,然后求出从该分布中获得手头样本及更极端样本的概率(P值),并界定此概率值,作出推论。本方法属分布自由检验,适用于总体分布未知的小样本资料,以及某些难以用常规方法分析的资料之假设检验问题。本文就“Permutation”的含义,“Permutation tes”t的特点,“统计量的构造”,“模拟次数的选择”,应用进展等问题展开探讨。     

基于统计深度函数的G-Q检验

G-Q检验是一种简单、有效的异方差检验方法,但该方法只适用于一个自变量,在多变量情况下,文献[1]利用主成分对样本数据进行排序,得到了G-Q检验的推广.众所周知,主成分分析是一种有效的降维方法,但其在降维的同时伴随着信息的损失,统计深度函数可作为多元数据排序的有效工具.本文基于统计深度函数得到了推广了的G-Q检验,并应用于实例。     

论假设检验中的两类错误

蔡越江．论假设检验中的两类错误．本文从假设检验的两个例子谈起,指出备择假设也是影响接区域的。接着论述了假设检验中的两类错误之间的关系。最后讨论如何同时控制两类错误。     

抛散落点的均匀性检验

讨论了抛散落点的均匀性检验,给出了一种排序法检验,并将它与传统的两种检验方法进行比较．     

双参数假设与变形浅水波方程组的精确解

将双 参数假设加以推广,用直接积分的方法求得了菜浅水波方程的三族精确解。     

具有缺失数据的两个伽马分布总体参数的估计与假设检验

主要在数据缺失的情况下研究了伽马分布的参数估计与假设检验,位置参数已知的条件下,给出形状参数的极大似然估计,并证明了形状参数估计的强相合性与渐进正态性,并对两总体参数之差的置信区间和假设检验做出分析,最后做随机模拟验证了其合理性.