P-范分布及其抽样分布

本文构造了n维P-范分布的密度函数，使拉普拉斯分布、正态分布、均匀分布与退化分布均为一维P-范分布的特例。然后，定义了三个与P-范分布有密切关系的抽样分布，并给出了密度函数。     

多元Liouville分布的进一步探讨及一些有关分布

本文继[1]、[2]两文之后进一步讨论了多元Liouville分布(ML分布)的一些性质,去掉了[1]、[2]两文中关于独立性刻划的附加限制,同时论证了部分多个分量之和在ML分布中的重要地位,并由此得出了ML分布的边缘刻划。另外也给出了刻度不变统计量关于ML分布类的一些良好性质,并将上述结果应用于广义多元Liouville分布(GML分布)及其它有关分布类的讨论。     

斜t及斜Laplace分布

本文首先介绍一种用来处理重尾数据的斜t分布,并给出其相应的基本数字特征.基于Laplace分布的对称性及重尾性,定义一种新的分布一斜Laplace分布,推导出新分布的密度函数和分布函数,且通过密度函数曲线图书其与Laplace分布进行比较.最后,证实所提斜Laplace分布的重尾性质.     

位置参数分布族中Fiducial分布与后验分布的关系

本文考虑本质位置参数分布族中,参数的Fiducial分布与后验分布的等同问题.首先讨论了如何给出Fiducial分布,分析结果表明以分布函数形式给出Fiducial分布要比密度函数形式合理,同时,证明了所给的Fiducial分布具有频率性质.然后,研究在参数受到单侧限制时,Fiducial分布与后验分布等同的问题,给出的充要条件是分布族为指数分布族,此时,先验分布是一个广义先验分布,它不能被Lebesgue测度控制.最后,证明了在参数限制在一个有限区间内时,Fiducial分布与任何先验(包括广义先验分布)下的后验分布不等同.     

位置参数分布族中Fiducial分布与后验分布的关系

本文考虑本质位置参数分布族中,参数的Fiducial分布与后验分布的等同问题．首先讨论了如何给出Fiducial分布,分析结果表明以分布函数形式给出Fiducial分布要比密度函数形式合理,同时,证明了所给的Fiducial分布具有频率性质．然后,研究在参数受到单侧限制时,Fiducial分布与后验分布等同的问题,给出的充要条件是分布族为指数分布族,此时,先验分布是一个广义先验分布,它不能被Lebesgue测度控制．最后,证明了在参数限制在一个有限区间内时,Fiducial分布与任何先验(包括广义先验分布)下的后验分布不等同．     

投影追踪经验分布的极限分布类与常见重要分布数的关系

本文利用（３）中所给出的投影追踪经验分布的极限分布数的表示，通过几个例子说明了该分布类与对称的无究可分分布类，Ｌｅｖｙ分布类与稳定分布类之间的关系。     

椭球等高分布的逆问题

本文给出了Ｘ１｜Ｘ２＝ｘ２和Ｘ２｜Ｘ１＝ｘ１均为椭球等高分布时,Ｘ１与Ｘ２的联合分布仍为椭球等高分布的充要条件,同时证明了当Ｘ１｜Ｘ２＝ｘ２,Ｙ２均服从椭球等高分布时,Ｘ１与Ｘ２＝ｕ２＋Ｃ１Ｙ２的联合分布为椭球等高分布。     

椭球等高矩阵分布关于非奇异矩阵变换的不变性

本文首先将矩阵F分布和矩阵t分布的定义推广到左球分布类,其密度函数与产生它们的左球分布或球对称分布的密度均无关.然后讨论了椭球等高分布关于非奇异矩阵变换的不变性问题,包括矩阵Beta分布、逆矩阵Beta分布、矩阵Dirichlet分布、逆矩阵Dirichlet分布、矩阵F分布和矩阵t等分布.在非奇异变换下,这些分布的密度不但与产生它们的左球分布的密度函数无关,而且与非奇异变换矩阵无关.     

基于混合威布尔分布的风能资源分布统计分析研究

风速概率分布特性和风能概率密度特性研究是风电场风能资源评估的重点。本文使用混合威布尔模型进行风速和风能概率密度估计,从而研究风能资源分布特性。在本文中,混合分布的个数没有限制,通过AIC信息准则进行模型选择。结果与威布尔分布模型、正态分布模型和对数正态分布模型进行对比,通过计算Kolmogorov-Smirnov距离、判定系数和平方根误差评估模型的拟合效果。结果表明,混合威布尔分布模型与实际风速概率密度分布和风功率概率密度分布更加匹配,特别对于风功率密度概率密度来说。由此可见,用混合威布尔模型可以适用于较为复杂的风速与风功率密度分布状况,适合应用于风电场风能资源分布特性的研究以及区域风能资源的评估。     

椭球等高矩阵分布的条件分布

本文给出了椭球等高矩阵分布的条件分布的随机表示,证明了椭球等高矩阵分布的条件分布仍是椭球等高分布。     

退化矩阵Liouville,Beta,Dirichlet分布

该文引进和讨论了退化矩阵Liouville分布，由此导出退化矩阵Beta分布、退化矩阵Dirichlet分布．推广了文献［1］关于退化Wishart分布和秩为1的退化矩阵Beta分布的结果。     

基于正则逆Gamma分布和广义极值分布的VaR计算

股指收益率的分布和风险价值(VaR)的计算是证券市场研究的热点问题.本文对来自上证指数和深证成指日收益率采用正则逆Gamma分布和偏T分布(SST)分别进行拟合,对极值序列(周、月极大值和极小值)建立广义极值分布函数。并由此计算VaR值,度量这几种序列的风险价值.结果表明正则逆Gamma分布能更好地拟合日收益率的分布,以及采用周极值收益率的广义极值分布计算VaR值来估计风险较为合理.     

一个组合分布模型及其参数估计

本文根据极值分布理论,提出了一个由原始分布和尾分布组成的组合分布模型,研究了组合分布模型中原始分布和尾分布的确定方法,建立了组合分布模型参数估计的加权最优化模型,实例计算说明,组合分布较好地反映了风险变量极值事件的风险。     

关于伽马分布及相关分布性质的一点研究

主要研究伽马分布的性质,并通过对伽马分布可加性的研究.得到由指数分布通过伽马分布构造卡方分布和均匀分布的方法,通过本文可以加深对伽马分布和其它常见连续性分布关系的认识.     

巴斯卡分布参数p的置信区间

讨论了巴斯卡分布与Beta分布的联系,并通过F分布的分位点给出了参数p的置信水平为1-α的置信区间.     

Phase-Type分布的一个新稠密子集及其性质

针对目前常用的Phase-Type分布稠密子集存在的问题,对Hyper-Erlang分布进行扩展,给出了Phase-Type分布一个新的稠密子集E-HErD,证明了该新稠密子集的稠密性,并给出了其若干相关性质.     

统计学上三大分布推导方法

讨论了如何求随机变量函数分布的方法,然后用两种方法推出统计学上三个重要分布的概率分布密度函数.方法独特新颖.     

Dirichlet分布统计性质汇总

Dirichlet分布是一种重要的多维连续概率分布族,广泛应用于贝叶斯统计,是成分数据和比例数据建模中变量分布类型的自然选择．本文对其所具有的优良统计性质进行了汇总证明．     

防洪风险分析中改进的组合分布模型研究

洪水变量分布的选择是防洪风险分析中的一个重要工作 ,目前常用 P- 分布来描述洪水的随机特性 .建立在组合分布模型的基础上 ,本文提出了改进的组合分布模型 ,给出了不同情况下求最优分界点的模型 .实例计算表明 ,改进的组合分布模型在理论和应用上都优于原始分布 ,它能较好地反映洪水的风险     

多元寿命分布SNBU的刻划及其封闭性

本文讨论了多元寿命分布SNBU的性质,给出了SNBU分布类的一个刻划,引进了G-映射的定义,通过G-映射性质的讨论,给出了SNBU分布类的一些封闭性。