条件分位数的经验似然置信区间

本文利用经验似然思想分别讨论了不含附加信息和含附加信息时条件分位数的置信区间的构造,并考虑了一类检验问题,证明了检验的渐近功效随信息量的增加而非降．     

NA样本下含附加信息时M-泛函的经验似然推断

本文研究NA样本下不含附加信息和含附加信息时M-泛函的经验似然推断,将分块技术应用到经验似然方法中,证明M-泛函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NA样本下不含附加信息和含附加信息时M-泛函的经验似然置信区间.同时,对一类M-泛函的检验问题,证明含附加信息比不含附加信息时有更高的功效,并给出数值模拟结果.     

响应变量缺失时条件分位数的经验似然置信区间

本文利用经验似然的思想,分别构造在响应变量满足随机缺失(MAR)机制的条件下,不含附加信息和含附加信息时条件分位数的置信区间,并说明检验的渐近功效随信息量的增加而非降,推广了现有文献中的相应结果.     

不等方差正态母体判别的附加信息检验

该文导出了不等方差正态母体判别模型中附加信息检验的似然比统计量，并给出了其分布和近似分布．     

逐步判别有关结论及其证明

本文给出了在建立逐步判别函数估计式时检验附加信息统计量的计算公式 ,并证明了在检验所引入或剔除变量的判别能力和显著性的有关结论 .     

判别分析中变量的选择－附加信息检验法

本文借用Ｓｈａｎｎｏｎ熵的概念给出了判别模型中附加信息检验原假设的解析形式．在母体眼从等方差正态分布的情形，导出了检验的似然比统汁量．在母体具有离散指标．服从多项分布的情形．导出了检验的似然比统汁量，并给出其极限分布．     

判别分析中变量的选择—附加信息检验法

本文借用Ｓｈａｎｎｏｎ熵的概念给出了判别模型中附加信息检验原假设的解析形式，在母体服从等方差正态分布的情形，导出了检验的似然比统计量，在母体具有离散指标，服从多项分布的情形，导出了检验的似然比统计量，并给出其极限分布。     

相依回归系统参数的预检验估计

对由m个相依线性回归方程组成的线性回归系统,本文提出了基于最小二乘估计和协方差改进估计的一种新型估计,即预检验估计。文章讨论了度量附加信息和样本信息之间相关程度的统计量,给出了估计的一些优良性结果,并与最小二乘估计及协方差改进估计作了比较,最后通过随机模拟验证了预检验估计所具有的良好性质。     

线性回归系统回归系数的一种新估计

对由m个相依线性回归方程组成的线性回归系统,本文把模型蕴含的信息分为样本信息和附加信息,提出了利用逐次迭加附加信息导出未知参数估计的一种新方法。具体地,解决了如下三个问题:(1)给出了概括附加信息的统计量;(2)找到了把附加信息迭加到样本信息的方法;(3)证明了用这种方法所导出的新估计的一些重要统计性质。     

缺失数据均值推断的经验似然方法

研究了缺失数据的均值推断问题.在随机缺失及半参数模型的假设下,设计了基于影响函数理论的经验似然推断方法,证明了所构造的对数经验似然比检验统计量具有非参数Wilks性质.此外,该经验似然方法可以利用辅助协变量中提供的附加信息来提高检验的功效.在近邻备择假设下,计算了检验统计量的功效,并且通过一些模拟考察了该方法在有限样本下的表现.     

缺失数据均值推断的经验似然方法

研究了缺失数据的均值推断问题.在随机缺失及半参数模型的假设下,设计了基于影响函数理论的经验似然推断方法,证明了所构造的对数经验似然比检验统计量具有非参数Wilks性质.此外,该经验似然方法可以利用辅助协变量中提供的附加信息来提高检验的功效.在近邻备择假设下,计算了检验统计量的功效,并且通过一些模拟考察了该方法在有限样本下的表现.     

单指标回归模型的若干检验问题

在参数和非参数回归模型中,关于异方差检验、一阶自相关存在性检验以及附加变量检验问题都有很多的研究.文中利用P-样条方法,研究了单指标模型的异方差、一阶自相关存在性及附加变量检验问题,分别得到了三种情况下的Score检验统计量,最后给出计算机模拟和实际例子,证实了文中所提出的方法的可行性和有效性,推广和发展了先前的工作.     

相依非线性回归系统中的附加信息Bayes拟似然

对多个相依统计模型的研究,现有成果主要集中在相依线性回归系统.本文则首次提出多个相依非线性回归系统中的附加信息Bayes拟似然,给出误差相关信息和先验信息在拟似然中的迭加方法,在较弱的条件下得到附加信息Bayes拟似然的一些性质,在Bayes风险准则下。讨论了其估计函数和参数估计的最优性,证明了附加信息Bayes拟似然的渐近 Bayes风险随着相依信息的增力。而逐步减少.     

附加信息与参数估计

<正> 参数估计是根据样本信息对总体未知参数作推断的一个基本形式,然而在理论上或应用上,人们往往对未知参数还具有一定量的附加信息,如果能充分利用这些信息,则可得到具有较好性质的估计量.在Bayes估计理论中,附加信息被概括在先验分布中,通过Bayes公式把先验分布中所蕴含的附加信息迭加在样本信息即似然函数之中,产生了后验分布。因此后     

强混合样本情形含附加信息时总体分位数的估计

在强混合样本下,利用分组经验似然方法构造了总体分位数的一类新的估计,证明了估计的渐近正态性,同时证明了含附加信息时估计的渐近方差小于或者等于不含附加信息时估计的渐近方差.     

增加试验数据对岭估计的均方误差的影响

在线性模型中,对于回归系数的岭估计和广义岭估计,本文给出了选择岭参数的条件,在此条件下,岭估计和广义岭估计不仅能改善LS估计,而且增加试验数据时,它们的均方误差都会减少。同时,本文将增加试验数据换成增加附加信息,从而讨论了附加信息对混合岭估计和混合广义岭估计的影响问题。     

附加信息下的局部线性估计

在回归模型中，对一类因变量函数的条件期望方程的附加信息，我们提出了基于极大经验似然方法的局部线性点估计，在一定条件下证明了这些估计的相合性和渐近正态性，而且估计的方差小于通常不带附加信息核估计的方差．模拟结果也显示了估计的优良性．     

超低频被动垂直隔振系统研究 *

在扭杆弹簧的扭臂上安装附加质量构成了一种超低频被动垂直隔振系统 .理论分析和实验结果表明 ,带有附加质量的扭杆弹簧隔振系统具有良好的隔振性能和较长的共振周期 .在10Hz处 ,隔振系统的检验质量对地脉动噪声的响应达到3×10 ^-12 m/Hz^1/2 .在6Hz处 ,系统的隔振率为- 60 dB ,比无附加质量的系统降低近30dB .系统的共振周期可从无附加质量时的 5.2s增加到21.3s.     

一类休假排队平稳队长的数值计算与渐近分析

本文讨论休假时间服从T-SPH分布的M/M/1休假排队平稳附加队长分布的数值计算以及尾部渐近特征,其中T-SPH表示可数状态吸收生灭过程吸收时间的分布.在分布PGF的基础上,得到了多重休假和单重休假两种情形平稳附加队长以及队长各阶阶乘矩的迭代公式和渐近公式,并用数值例子检验了方法的有效性.     

半相依非线性回归方程组中的近似得分函数和拟近似得分函数

本文定义了半相依非线性回归方程组中的近似得分函数和拟近似得分函数．这些函数利用了样本信息和附加信息，在均方误差准则下改进了独立得分函数和拟独立得分函数．