带有不完全信息随机截尾试验下参数MLE的重对数律

在条件(Ψ)下,证明了带有不完全信息随机截尾试验中参数MLE的收敛速度符合重对数律,并且验证了指数分布、Weibull分布、对数正态分布满足条件(Ψ).     

不完全信息随机截尾模型的MLE 的Chung 重对数律

在一定条件下,证明不完全信息随机截尾模型的MLE 满足 Chung重对数律. 作为其推论得到:不完全信息随机截尾试验下,指数分布和Weibull 分布的MLE 满足Chung 重对数律.     

带有不完全信息随机截尾试验下Weibull分布参数的MLE的相合性及渐近正态性

本文证明了,对于Ｗｅｉｂｕｌｌ分布,基于带有不完全信息随机截尾试验获得的参数的极大似然估计（ＭＬＥ）具有强相合性及渐近正态性     

带有不完全信息随机截尾试验下最大似然估计的重对数律

本文在条件($\Phi$)下,证明了带有不完全信息随机截尾试验下最大似然估计的收敛速度符合重对数律,并验证了Weibull分布、对数正态分布满足条件($\Phi$).     

带有不完全信息随机截尾试验下Weibull分布参数的MLE

本文在文献（１）￣（３）的基础上坦步研究了带有不完全信息的随机截尾试验模型。讨论了Ｗｅｉｂｕｌｌ寿命分布参数的统计分析，给出了似然方程组即参数的极大似然估计的存在唯一性定理。文末给出了随机模拟数值解，结果表明，参数的ＭＬＥ与其真值很接近。     

带有不完全信息随机截尾试验下总体均值型参数的经验似然

本文考虑带有不完全信息随机截尾试验模型,当模型中寿命随机变量的总体分布类型完全未知时,针对总体均值型参数进行统计推断,构造经验对数似然比统计量,模拟表明该统计量的分布与标准卡方分布拟合得很好,由于数据是不完全数据,借鉴[11]采用广义EM算法计算该统计量,数值模拟表明这是个行之有效的方法.     

随机栅失情形下分布参数的最大似然估计的重对数律

本文讨论了随要删失情形下分布参数的最大似然估计，证明了最大似然估计的收敛速度符事重对数律。     

随机截尾数据回归函数估计的重对数律

本文通过和W.Hardle处理完全数据情形时截然不同的方法,建立了随机截尾数据情形的回归函数估计的重对数律,作为本文特例(见定理3),大大地减少了文献[1]中主要结果的条件.     

B值独立随机元重对数律收敛速度的一般形式

本文讨论了Ｂ值独立同分布（ｉｉｄ）随机元重对数律收敛速度的一般形式,使得Ｄａｖｉｓ＾「１」及Ｇｕｔ＾「２,３」中的一些结果成为特款,同时减弱了Ｄａｖｉｓ结果中的矩条件,并且得到了Ｂ值ｉｉｄ随机元满足有界重对数律的一个充分性条件。作为应用,我们给出了随机足标和的相应结果。     

带有不完全信息随机截尾试验下最大似然估计的相合性及渐近正态性

本文在条件(Ф)下，证明了带有不完全信息随机截尾试验的最大似然估计的相合性及渐近正态性，验证了Weibull分布、对数正态分布满足条件(Ф)。     

带有不完全信息随机截尾试验下混合泊松分布参数的点估计

首先,通过添加数据,得到了带有不完全信息随机截尾试验下混合泊松分布的完全数据似然函数,然后分别利用EM算法和MCMC方法,对参数进行了估计,最后进行了随机模拟试验.结果表明参数点估计的精度比较高,     

基于删失数据的指数威布尔分布最大似然估计的新算法

本文讨论了指数威布尔分布当观测数据是删失数据情形时参数的最大似然估计问题.因为删失数据是一种不完全数据,我们利用EM算法来计算参数的近似最大似然估计.由于EM算法计算的复杂性,计算效率也不理想.为了克服牛顿-拉普森算法和EM算法的局限性,我们提出了一种新的方法.这种方法联合了指数威布尔分布到指数分布的变换和等效寿命数据的技巧,比牛顿-拉普森算法和EM算法更具有操作性.数据模拟讨论了这一方法的可行性.为了演示本文的方法,我们还提供了一个真实寿命数据分析的例子.     

多指标独立随机变量的重对数律及其应用

对于多指标独立同分布的随机变量序列,在某些更广泛的正则化序列下,本文给出了重对数律成立的充分必要条件.作为应用,本文讨论了正则和极大值函数的矩存在的充分必要条件.     

稳定随机变量序列几何加权和的Chover重对数律

设｛Ｘｎ,ｎ≥ ０｝是独立同分布的随机变量序列,其分布函数是一个对称的指数为 ａ（０＜ ａ＜ ２）的稳定分布·本文证明了依概率 １有 ｌｉｍ ｓｕｐβ－ｌ－｜（ ｌ－βα）１／α∑∞ ｎ＝０βｎＸｎ＝ｅｘｐ（１／α）·