逐步增加首失效截尾样本下参数估计的优良性

在对称平方损失函数下, 利用逐步增加首失效截尾样本, 研究两参数Pareto分布族参数的一致最小方差无偏估计(UMVUE), Bayes估计和参数型经验Bayes(PEB)估计. 按照均方误差(MSE)准则, 比较UMVUE与PEB估计的优良性. 根据风险函数导出Bayes估计与PEB估计的渐近性, 并获得它们的收敛速度. 在相同的置信水平下, 研究参数分别在经典统计和Bayes统计中的区间估计, 并利用数值模拟说明Bayes区间估计的精度高于经典统计区间估计.     

φ-混合样本下有限个分位数估计的联合渐近分布

本文研究了φ-混合样本下总体的有限个分位数核估计的渐近性质.利用分块技术证明了φ-混合样本下总体的有限个分位数核估计的联合渐近分布为多元正态分布,推广了文献[16]的相关结果.     

基于固定效应的纵向数据分位点回归模型的参数估计及CDM和MSOM的等价性

研究了基于固定效应的纵向数据模分位点回归模型的参数估计及统计诊断问题.首先给出了参数估计的MM迭代算法,然后讨论了统计诊断中数据删除模型(CDM)和均值移模型(MSOM)的等价性问题,最后利用消炎镇痛药数据说明了方法的应用.     

左截断右删失数据下百分剩余寿命函数的非参数估计

在左截断右删失数据的模型中，文章讨论３了可靠性中一类重要的α－百分剩余寿命函数的非参数估计，证明了该估计的强一致相合性并获得了该仗垢弱收敛性结果。     

一类相合的分位点型检验

广义非参数似然比检验统计量是一类很广的统计量,包含了众多重要的检验统计量,如Anderson-Darling(AD)等.利用Rubin的随机经验分布函数替代经验分布函数的方法,得到了广义非参数似然比检验统计量的新版本,构造了新的检验统计量.由于新的检验统计量在给定样本下仍然是随机变量,选择了它的分位点和期望作为检验统计量,分别称之为分位点型检验统计量和期望型检验统计量.在简单假设情况下,证明了分位点型检验统计量和期望型检验统计量在固定备择下的相合性.模拟结果显示,在某些备择下,新的检验的功效明显高于原有的基于经验分布函数的检验的功效.     

基于分位点自回归模型的动态持续期风险估计

两笔交易之间的持续期可以用来度量资产的流动性,本文借鉴VaR的思想,提出了持续期风险DaR的定义,可以用来度量资产的流动性风险,并给出了两种DaR的静态估计方法。同时根据持续期数据的序列相关的特点,应用分位点自回归方法得到了DaR的一种有效的动态估计方法。最后对我国股票市场的单只股票的分笔交易数据进行了实证分析,结果表明由分位点自回归方法得出的DaR结果预测效果最好。     

分位点过程随机加权逼近的相合性

本文将随机加法应用于分位点过程，建立了ｎ＾１／２｛Ｆ＾－Ｄ１ｎ（ｇ）－Ｆ＾－１（Ｇ）｝的分布的随机加权逼近的相合性，并给出了其收敛速度。     

基于均匀分布参数估计的几个结果

在总体分布为U(0,θ)和U(1θ,2θ)下,给出了未知参数θ,1θ,2θ的一些点估计量,并讨论了这些估计量的性质,对原有结果进行了补充.     

关于AMSAA模型中参数估计的一点注记

1.引言 如所周知,AMSAA模型是迄今最受重视的可靠性增长模型,在产品或设备的工程研制过程中有重要价值,已被引入重要的军用标准(见[1]和[2]).我国在可靠性增长技术中也采用这个模型(见[3]),并准备将这个模型及其数据分析方法纳入我国的军用标准.所谓AMSAA模型,从数学上看就是一种特殊的poisson过程:用N(t)表示在可靠性增长试验中到时刻t为止的累计失效(或故障)数,那末N(t)是poisson过程且均值函数EN(t)=atb(a>0,b>0),通常称p(t)=abtb-1为模型的强度函数.a,b一般是未知的,需要通过试验数据来进行估计. 试验方案主要有两种:定时截尾和定…     

分位点随机配序抽样

该文针对统计计算中的某些随机模拟问题提出了分位点随机配序抽样法.该方法是由抽样分布的分位点和伪随机序复合构成的,适用于固定区域上多重积分的计算及随机变量的抽样.该文通过几个典型实例说明该方法在具体问题中的应用,并验证了该方法的计算精度.     

截尾试验下基于失效率的Weibull分布的参数估计

设样品的寿命分布为Weibull分布:F(t)=1—e~(-λt~m)。投试n个样品进行定数截尾寿命试验,观测到前k个寿命数据t_1,…,t_k。我们希望作出寿命分布参数λ、m的估计.先是当n≤25而后对n>25人们作出了最佳线性无偏估计BLUE,对一般的n,人们作出了简单线性无偏估计GLUE。本文作者在一般分布、一般截尾数下作出了基于经验分布函数的参数的F估计。现     

Rayleigh分布的参数估计

设随机变量X服从Rayleigh分布,其密度函数为p(x;β)=2x/βe-x^2/β,x＞0,β＞0为参数,对变换群G={gc;gc(x)=c^2x,c＞0},本文分别在平方损失和熵损失下研究了β在G上的最优同变估计;当β有先验信息时,给出了β的Bayes估计。     

相依结构样本次序统计量的随机比较及逐步删失寿命试验参数估计方法研究

对一组已知寿命分布的样本开展寿命试验,失效时刻构成一组次序统计量。本文研究带有相依结构的齐次和非齐次样本的次序统计量在通常随机序意义下的比较方法,将Ma (1997)针对独立样本的结果推广到相依样本的情形,并将推广后的结果应用到可靠性寿命试验中逐步删失次序统计量的随机比较中。最后,结合一个产品逐步删失寿命试验的案例,研究如何基于试验数据,对产品的寿命分布参数进行估计,进而研究了参数估计效果与哪些因素有关。     

分位点函数的光滑非参数估计的BAHADUR表示

文中对分位函数给出了具有更广泛应用的光滑分位估计,证明了该光滑分位估计的逐点和一致的Bahadur强表示定理;并由此结果推导了估计的重对数律,强逼近等深刻结果。     

双寿命型随机变量分布的小样本计算与研究

利用双寿命分布函数交点自由分布检验的新方法,对交叉点分布统计量的小样本情况进行计算尝试,并试图给出该统计量给定显著水平的分位点表格,样本量在32以下.     

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．     

NA样本递归型分布函数估计的相合性

在NA相依样本条件下，对未知分布函数F(x)的递归核估计进行研究，在适当的条件下，得到了估计的r^-阶平均相合速度，逐点强相合和一致强相合速度，作为应用，讨论了平均剩余寿命函数估计的相合速度。     

对Bootstrap方法的自助抽样的改进

Bootstrap方法是一种常用的统计推断方法,它的无先验性,以及计算过程中只需要实际的观测数据,使得其可方便的应用于实际的数据处理之中。对连续情形而言,Bootstrap本身的计算特性限制了自助样本的生成范围,即只能从原样本再采样,从而使得自助分布产生偏离,无法渐近于真实情形。鉴于此不足,本文提出了改进的Bootstrap方法,它通过对自助样本生成范围的拓展,克服了这一不足,获得了更加精确的参数估计。