随机截尾情形下MOBVE分布的统计推断

本文讨论联合生存函数的二元指数分布（ＭＯＢＶＥ）的统计推断问题，随机截尾寿命试验下的元件和患联系统的寿命试验数据被联合作用，文中给出了参数的极大似然估计并讨论了它们的渐近性质，还得到了若干关于参数的假设的渐近检验程序。     

序约束下ARCH(0,2)模型参数估计与检验

本文研究了平稳ARCH（0，2）模型未知参数α的极大似然估计及有序约束时α的极大似然估计的渐近性质，给出了参数序关系（α1≥α2）的检验方法，并得出了似然比检验统计量的渐近分布。用二次规划的算法，给出求各种情况下参数α的极大似然估计的数值算法。     

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     

非时齐Poisson过程MLE的重对数律

在时间区间（０，Ｔ）上，我们观察到Ｘ（Ｔ）＝（Ｘ（ｔ，θ）０≤ｔ≤Ｔ），其中θ∈⊙为参数，且未知，Ｋｕｔｏｙａｎｔｓ讨论了非时齐过程参数θ的最大似然估计（ＭＬＥ）的性质，他给出了极限分布，并且得到了弱收敛及矩收敛等结果，但他要求参数空间为有限区间（α，β）。本文讨论了非时齐Ｐｏｉｓｓｏｎ过程ＭＬＥ的性质，我们允许参数空间随时间而不渐增大，即θｔ是θ在Ｔ＝（α，βＴ）上的最大似然估计，其中ｌｉｍβＴ     

定时截尾场合下双参数指数分布的参数估计

本文给出了定量截尾场合下双参数指数分布中两个参数的近似无偏估计（AUE），计算了它们的期望及方差，并与极大似然估计，相应定数截尾场合下的估计做了比较。     

多个独立同分布应力作用下的极值型——极值型（Ⅰ—Ⅲ）模式的结构可靠性估计

本文讨论了在多个独立同分布应力作用下的极值型－极值型（Ⅰ－Ⅲ）模式结构可靠性估计，给出了分布参数及结构可靠度ｐｒ＝Ｐ（ｍａｘ（Ｓｉ）〈Ｒ）的矩估计，极大似然估计及置信下限。     

正态AR(1)模型参数极大似然估计的精确解

本文对正态ＡＲ（１）模型，当Ｒ０已知，且时，证明了极大似然估计存在，但不唯一，这与Ｒ０，Ｒ１两个参数整体求极大似然估计的结果有本质上的不同，同时还研究了极大似然估计（）的数学特性与解析表达式．     

分数布朗运动随机微分方程的MLE和Bayes估计的大偏差不等式

本文研究了分数布朗运动随机微分方程未知参数的极大似然估计和Bayes估计的偏差不等式.在一定的正则条件下.利用似然方法给出了这两个估计量的大偏差不等式.     

定数截尾两参数指数——威布尔分布形状参数的Bayes估计

在不同的损失函数下,本文研究了两参数指数—威布尔分布(EWD)形状参数的Bayes估计问题.基于定数截尾试验,当其中一个形状参数α已知时,给出了另一个形状参数θ在三种不同损失函数下的Bayes估计表达式,并求得了可靠度函数的Bayes点估计.最后运用随机模拟方法,将Bayes估计和极大似然估计进行了比较.结果表明,LINEX损失下Bayes估计的精度比极大似然估计高.     

GBVE分布的参数估计

设二元随机变量（Ｘ，Ｙ）的生存函数为可．把它称作ＧＢＶＥ（θ１，θ２，δ）．本文采用把元件和系统（串联）的定时截尾寿命试验数据综合起来进行统计分析的方法，研究ＧＢＶＥ（θ１，θ２，δ）中参数的估计及其性质．在θ１＝θ２＝θ的情况下给出了（θ，δ）的极大似然估计证明了具有强相合性和渐近正态性．在无θ１＝θ２限制时给出了（θ１，θ２，δ）的矩法估计（θ１，θ２，θ３，δ），证明了同样具有强相合性和渐近正态性．     

基于经验似然的部分线性模型的统计诊断

经验似然方法己经被广泛应用于许多模型的统计推断.本文基于经验似然对部分线性模型进行统计诊断.首先给出模型的估计方程,进而得到模型参数的极大经验似然估计;其次,基于经验似然研究了三种不同的影响曲率;最后通过随机模拟和实例分析,说明了统计诊断方法的有效性.     

第15卷B辑第2期（1994）目次和提要

第１５卷Ｂ辑第２期（１９９４）目次和提要一个半参数回归模型的Ｂａｈａｄｕｒ渐近有效性梁华成平本文给出了模型ｙ＝θ１＋ｇ（Ｔ）＋ε中参数θ１的极大似然估计（ＭＬＥ），然后考虑的Ｂａｈａｄｕｒ渐近有效性，其中Ｔ、ε相独立，ｇ未知，ε的分布密度函数（·）已...     

多个独立同分布应力作用下的极值型─极值型(Ⅰ-Ⅲ)模式的结构可靠性估计

本文讨论了在多个独立同分布应力作用下的极值型－极值型（Ⅰ－Ⅲ）模式结构可靠性估计，给出了分布参数及结构可靠度的短估计．极大似然估计及量信下限．     

双参数指数截尾分布参数估计相合性的证明

给出了双参数指数分布截尾寿命试验样本的联合分布,得到了参数的极大似然估计,并证明了该估计的相合性.     

双参数指数分布无失效数据的参数估计

文章对双参数指数分布的无失效数据（ｔｉ，ｎｉ），给出了参数μ和σ的修正极大似然估计和最小二乘估计，并给出了失效概率ｐｉ＝ｐ｛Ｔ＜ｔｉ｝的Ｂａｙｅｓ估计和多层Ｂａｙｅｓ估计，从而可以得到无失效数据可靠度的估计。最后，结合实际问题进行了计算。     

强混合样本下随机设计情形线性模型的经验似然推断

本文研究强混合样本下随机设计情形线性模型的经验似然推断,将分块技术应用到经验似然方法中,证明了线性模型的参数β的对数经验似然比统计量的渐近分布为卡方分布,由此构造了强混合样本下β的经验似然置信区间.在有限样本情况下给出数值模拟结果.     

基于截尾数据指数Pareto分布应力-强度模型的可靠性

在II型双截尾删失计划下，讨论了当系统被独立的随机施加指数Pareto （EP）压力时的系统可靠性问题.作者给出了系统可靠性参数的不同点估计和区间估计，其中点估计包括一致最小方差无偏估计（UMVUE）和最大似然估计（MLE）；区间估计包括精确置信区间，近似置信区间和bootstrap的区间估计.为了评价不同估计方法效果，作者提供数值模拟结果；最后提供了一个真实数据的分析结果来演示本文提出的方法.     

R（0，θ）分布族参数的矩估计与最大似然估计

本文讨论了均匀分布族｛Ｒ（０，θ），θ＞０｝中参数θ的矩估计及最大似然估计的效率及相合性，结果表明θ修正后的最大似然估计要优于θ的矩估计。     

两样本分位数差异的半经验似然比检验

设x1，…，xn；y1，…，ym为独立随机样本，x1，…，xn同分布，x1～F（x），F未知，y1，…；ym同分布，y1～Gθ（y），Gθ（y）的形式已知，θ为未知参数．本文结合非参数似然思想和参数似然方法讨论F和Gθ的分位数差异的检验问题，在一定的条件下得到了半经验似然比统计量的渐近分布．     

二元Marshall-Olkin型指数分布的矩估计及最大似然估计

本文讨论二元Marshall-Olkin型指数分布的参数估计.首先获得参数的矩估计,然后导出了基于完全样本下的似然函数,从而获得了参数的最大似然估计,并得到了参数的无偏估计.文末给出了参数的最大似然估计的模拟迭代值.