指数分布2/3(G)表决系统产品的统计分析

针对指数分布2/3(G)表决系统产品,本文给出了系统的寿命分布及数字特征,并在全样本场合下给出了参数的矩估计、极大似然估计和逆矩估计,通过大量Monte-Carlo模拟比较了三种点估计的精度。此外,还给出了求参数区间估计的两种方法,并通过大量Monte-Carlo模拟考察了区间估计的精度,得到参数的精确区间估计优于近似区间估计。     

指数分布串—并联混合系统产品的统计分析

给出单元寿命服从同一指数分布的串-并联混合系统产品参数的矩估计和极大似然估计,并通过大量Monte-Carlo模拟比较了估计的精度,得到在样本容量小于35时矩估计优于极大似然估计,而样本容量不小于35时极大似然估计优于矩估计.另外,还给出了参数的精确区间估计与近似区间估计,并通过大量Monte-Carlo模拟考察了区间估计的精度.     

指数分布冷贮备系统产品的统计分析——转换开关完全可靠的情形

本文给出了全样本场合指数分布冷贮备系统产品在转换开关完全可靠的情形下参数的矩估计、极大似然估计、精确区间估计和近似区间估计,并通过大量Monte-Carlo模拟说明估计的精度。     

艾拉姆咖分布参数的Bayes估计及检验

首先给出了艾拉姆咖分布在定数截尾场合下参数的极大似然估计;其次由"平均剩余寿命"的概念得到了参数的拟矩估计;然后取共轭先验分布给出了参数的经验Bayes估计、区间估计及假设检验;最后通过实例给出了不同截尾样本下参数的点估计和区间估计.     

指数分布参数的最短区间估计

本文研究了指数分布参数的区间估计方法。给出了指数分布参数的最短区间估计方法;通过一个实例介绍了最短区间估计方法的使用;最后指出最短区间估计方法比传统区间估计方法所具有的优越性。     

两均匀分布总体参数之比的估计

给出了两均匀分布的最大次序统计量的密度函数,并讨论了两均匀分布参数之比的通常区间估计、最短区间估计及假设检验方法.最后,根据实例求出了这两种区间估计及其区间长度,并得出了相应的结论.     

二维均匀分布矩形区域面积的估计

根据一维均匀分布区间长度的区间估计,探讨了二维均匀分布矩形区域面积的估计问题,并给出了其各种估计.     

广义区间估计及其最优性(Ⅳ)

本文在提出了广义区间估计以及其上的最优性概念之后 ,证明了广义区间估计与假设检验的最优性之间的关系 ,推演了一个重要区间估计的最优性     

小样本下相关系数的检验与区间估计——基于Bootstrap的研究

本文首先介绍了样本相关系数的计算公式以及在联合正态分布下的假设检验和区间估计方法,同时指出了其对样本的要求,然后就小样本下相关系数的区间估计和假设检验问题给出了基于bootstrap方法的解决途径,分析表明bootstrap方法非常适合用于未知总体分布形态小样本下的区间估计与假设检验。     

基于β分布的区间估计量化方法

区间估计是专家评价中的重要方法.针对区间估计的特点,构建了区间序列分布,分析了区间序列分布的特性和数字特征;结合β分布及其特性,提出了一种基于β分布的区间估计量化方法,着重探讨了用β分布拟合区间序列分布的原理方法;通过案例分析,表明该方法效果较好,并具有较好的普适性.     

指数分布冷贮备系统产品的统计分析——转换开关指数型的情形

给出了全样本场合下指数分布冷贮备系统产品寿命分布中参数θ≠λ时的矩估计和极大似然估计,通过Monte-Carlo给出了参数矩估计的精度,考察了1000次满足条件时所需要的模拟次数,随着样本量的增大,矩估计存在的比率逐渐增大,而极大似然估计的结果与样本有关.同时给出了参数θ=λ时的矩估计、极大似然估计和逆矩估计,通过Monte-Carlo模拟考察了参数点估计精度,认为矩估计比较优.文章还给出了求参数区间估计的两种方法——精确方法和近似方法,通过Monte-Carlo模拟认为精确方法精度较高.     

均匀分布区间长度的估计

给出了均匀分布区间长度的估计量以及概率密度,并给出了区间长度的区间估计.     

关于均匀分布区间长度的区间估计

给出了均匀分布区间长度的估计量以及概率密度,并给出了区间长度的区间估计.     

关于两个均匀分布总体标准差比的估计

考虑取两个均匀分布总体样本数不同时,两个均匀分布总体标准差比的估计,给出了两个均匀分布总体标准差比的区间估计.     

失访和迄今存活病人的生存率

癌症临床工作的关键指标是生存率，尤其是那些失访和迄今存活病人即终检（也称删失）病例的生存率。后者尚无估计方法。本文提出生存率终检模型，利用该模型从整个样本生存率分离出终检病例生存率，并按二项分布理论构造其方差和置信限。其统计学意义是它揭示出生存率的终检成份和非终检成份，临床意义是它实现了对失访和迄今存活病人生存率的估计。与以往的笼统生存率估计相比，这显然提高了一步。附有工作实例描述其临床应用     

Simultaneous optimality of LSE and ANOVA estimate in general mixed models

Problems of the simultaneous optimal estimates and the optimal tests in general mixed models are considered. A necessary and sufficient condition is presented for the least squares estimate of the fixed effects and the analysis of variance （Hendreson III＇s） estimate of variance components being uniformly minimum variance unbiased estimates simultaneously. This result can be applied to the problems of finding uniformly optimal unbiased tests and uniformly most accurate unbiased confidential interval on parameters of interest, and for finding equivalences of several common estimates of variance components.