混料试验设计的变量选择

变量选择在回归分析建模中是一个非常重要的基本问题,在回归模型中应该保留对响应的影响最显著的变量。变量选择在分析实际经济问题中得到广泛的应用。本文以混料模型为基础,主要研究混料模型中的变量选择问题。     

多元模糊数据的假设检验方法

模糊假设检验对处理模糊概念进行决策分析是很重要的。本文给出了一个模糊多元数据的假设检验方法。因为数据是模糊的,不能在一个清晰的置信水平上接受或拒绝原假设,故本文提出了一个与结果相关联的可信度的概念。为了能应用清晰数据的假设检验,本文引入了模糊数的δ-截概念。     

总体方差已知条件下单个正态总体均值假设检验现行方法的缺陷与改进

揭示了总体方差已知条件下单个正态总体均值假设检验现行方法的缺陷,提出了总体方差已知条件下单个正态总体均值假设检验的改进方法,给出了一个该总体方差已知条件下单个正态总体均值假设检验改进方法的应用实例.     

应用参数假设检验分析特异功能是否存在

本文应用参数假设检验知识分析“特异功能”者是否有特异功能。     

有界区间假设检验问题的研究

提出原假设为一个有界区间时的假设检验问题,给出了求这种假设检验的接受域、拒绝域、犯两类错误概率的方法,举例说明了这种假设检验在实际中的广泛应用.     

假设检验中的三个问题及其思考

讨论了假设检验的教学和实践中可能会遇到的三个问题.分析得到三个结论:理论上原假设与备择假设可以任意设定,但实践中常常按照某种规则来设定;假设检验的两个常用的决策准则中,p值准则更精确,为决策者接受原假设提供了一个"风险"的度量;假设检验理论在处理利用样本推断总体的问题中是普遍有效的.     

关于假设检验中原假设的提出

在假设检验中第一步要解决的,也是最为困难的问题就是原假设H0的提出.本文对假设检验的原理给出了解释,并通过一个实例的讨论给出了原假设H0提出的原则.     

高维混料模型的LASSO变量选择

变量选择是统计建模中重要的问题。当试验数据维数很高时,传统变量选择方法的应用受到了很多制约。本文以高维混料试验为基础,比较了AIC准则和LASSO在变量选择问题上的优良性。通过实例验证,LASSO可以快速且准确地对高维混料模型中的变量进行筛选,从而得出最优模型,达到降低成本、提高利益的目的。     

法庭科学中检材和比对的统计检验问题

本文将法庭科学中检验检材和比对是否同一的问题转化为多元统计的假设检验问题，将多元统计的检验方法应用到法庭科学中，取得了初步成果．     

假设检验问题解题步骤之我见

假设检验是概率论与数理统计课程中的重点内容,也是一个难点.关于假设检验问题,本文总结出一套基于假设检验本质的解题步骤,十分适合初学者,使得学生能够轻松地理解、掌握假设检验的内容.