实随机矩阵的Jordan标准型

“正好有非线性初等因子的矩阵在实际工作中几乎是不存在的 .…… ,舍入误差通常将导致一个已经不再有非线性初等因子的矩阵”[3 ] ,根据 J.H.Wilkinson揭示的这些客观规律 ,以及 G.H.Golub给出的结论 :“Rn× n中的可对角化矩阵在 Rn× n中是稠密的”[1 ] ,使我们联想到以下命题成立的可能性 :“在 Rn× n中具有重特征值的矩阵集合的 L ebesgue测度为零”.本文的主题就是证明该命题成立 .引理　设 F(x1 ,… ,xm)为变元 x1 ,… ,xm的实系数多项式 ,那么μm{ x|F(x) =0 ,‖ x‖ 相似文献   

多个正态总体均值相等的VDR检验

本文将随机估计由一维参数扩展至多维参数,基于随机估计的密度函数提出VDR检验.在总体方差已知和未知的两种情形下,本文讨论多个正态总体均值是否相同的VDR检验过程,而且得到精确的检验.单因素方差分析是VDR检验的特例.模拟研究表明,VDR检验是一个普遍适用的方法.     

非线性随机效应模型的置信域

本文对非线性随机效应模型,建立了微分几何框架,推广了Bates＆Wates关于非线性模型几何结构．在吡基础上,我们导出了关于固定效应参数和子集参数的置信域的曲率表示,这些结果是BatesandWates(1980),Hamilton(1986)与Wei(1994)等的推广．     

二阶随机控制变点的Kolmogrov型检验和估计

基于Kolmogrov型统计量和Kiefer过程,对一样本情形,我们讨论了二阶随机控制变点的检验和估计到了检验统计量的渐近分布且用模拟方法给出了其有限样本的分位数,并证明了变点的估计为强相合的。     

多元正态分布百分位面和容忍限的估计

针对实践中多个指标的联合分布是多元正态分布或近似多元正态分布的情况,将一元正态分布的置信限及其容忍限的估计推广到多元正态分布的场合,提出了百分位面的置信限和分布的容忍限和及容忍域的估计方法,在一定程度上克服了以往点估计的局限性,该方法具有更大的应用价值.     

样本均值随机加权估计的渐近性质

本文给出了样本均值随机加权估计的条件分布以概率（几乎处处）收敛到正态分布的充要条件为X1属于正态吸收域D（2）（E（X~2_1）＜∞）；并且进一步证明了当样本具有缓慢变化的尾时，样本均值随机加权估计之条件分布以概率收敛到非退化分布．     

正交随机测度的极大族的构造和唯一性

本文解决了正交随机测度极大族的构造和极大族的唯一性问题     

形式级数域上连分数展式的sum-level集的Haar测度

本文考虑形式级数域上连分数展式的sum-level集的Haar测度.我们确定了sum-level集的Haar测度.     

广义p-值与panel数据模型的精确检验

在panel模型中,如果方差分量已知,对回归系数的检验,存在一致最优功效检验.但往往方差分量未知,这时采用的方法就是用它们的估计代替它们.不同的方差分量的估计,就得到不同的检验统计量.这些检验统计量的分布都是未知的,在小样本情况下,很难控制它们的检验水平.本文采用广义p值的方法,给出了一种精确的检验.模拟结果显示,这种检验能很好的控制检验水平,并且有更高的检验功效.同时,本文利用广义置信域的方法给出了回归系数的广义置信球.     

一种方式分组随机模型中估计方差分量的最小风险设计

§1.引言一种方式分组随机模型:y_(ij)=β α_i ε_(ij),i=1,…,n,j=1,…,m_i,(1.1)其中 ε_(ij)(i=1,…,n,j=1,…,m_i)是相互独立的随机误差,α_i(i=1,…,n)是独立的随机变量.Eα_i=Eε_(ij)=0,varε_(ij)=θ_1>0,varα_i=θ_2≥0,cov(α_i,ε_(ij))=0.β、θ_1、θ_2是未知参数,β∈R~1,(θ_1,θ_2)~T∈Θ(?){θ_1>0,θ_2≥0}.     

正态总体方差的最短区间估计与最佳双边检验

用传统方法得到的正态总体的方差的置信区间显然不是最短的 ,因而在这个意义上说也不是最佳的 .对从 3到 45的 n及α=0 .2 5 ,0 .2 0 ,0 .1 5 ,0 .1 0 ,0 .0 5 ,0 .0 1 ,0 .0 0 5 ,我们得到了附表一 ,由此可以查出相应的最短置信区间 .同样 ,在对正态总体的方差进行双边检验时 ,传统的方法给出的临界值也不是最佳的 .对如下的 n和 α我们得到了附表二 ,由此可以查出最佳的临界值 .进行计算所需的程序由我们自己编写     

Clarkson and Random Clarkson Inequalities for Lr(X)

We first show how (p,p′) Clarkson inequality for a Banach space X is inherited by Lebesgue-Bochner spaces L_r(X), which extends Clarkson's procedure deriving his inequalities for L_p from their scalar versions. Fairly many previous and new results on Clarkson's inequalities, and also those on Rademacher type and cotype at the same time (by a recent result of the authors), are obtained as immediate consequences. Secondly we show that if the (p, p') Clarkson inequality holds in X, then random Clarkson inequalities hold in L_r(X) for any 1 ≤ r ≤ ∞; the converse is true if r = p'. As corollaries the original Clarkson and random Clarkson inequalities for L_p are both directly derived from the parallelogram law for scalars.     

随机赔偿,随机折现下的保险概率模型及若干结果

本文首先构造了保险的随机过程模型，即随机赔偿和随机折现的双随机模型．运用测度扩张理论将赔偿过程发展为随机赔偿恻度，在模型的基本假定之下研究赔偿过程的性质，给出保险和年金的测度表示以及诸多精算公式．最后针对随机利率的Gauss过程模型得到Hoem模型随机赔偿测度的现值矩发展了［7］中的主要结果．     

Random Logistic Maps. I

Let {C _i} ₀ be a sequence of independent and identically distributed random variables with vales in [0, 4]. Let {X _n} ₀ be a sequence of random variables with values in [0, 1] defined recursively by X _n+1=C _n+1 X _n(1–X _n). It is shown here that: (i) E ln C ₁<0X _n0 w.p.1. (ii) E ln C ₁=0X _n0 in probability (iii) E ln C ₁>0, E |ln(4–C ₁)| such that (0, 1)=1 and is invariant for {X _n}. (iv) If there exits an invariant probability measure such that {0}=0, then E ln C ₁>0 and – ln(1–x) (dx)=E ln C ₁. (v) E ln C ₁>0, E |ln(4–C ₁)|< and {X _n} is Harris irreducible implies that the probability distribution of X _n converges in the Cesaro sense to a unique probability distribution on (0, 1) for all X ₀0.     

Packing Measure and Dimension of Random Fractals

We consider random fractals generated by random recursive constructions. We prove that the box-counting and packing dimensions of these random fractals, K, equals , their almost sure Hausdorff dimension. We show that some almost deterministic conditions known to ensure that the Hausdorff measure satisfies also imply that the packing measure satisfies 0< . When these conditions are not satisfied, it is known . Correspondingly, we show that in this case , provided a random strong open set condition is satisfied. We also find gauge functions (t) so that the -packing measure is finite.     

On a Statistical Framework for Estimation from Random Set Observations

Using the theory of random closed sets, we extend the statistical framework introduced by Schreiber⁽¹¹⁾ for inference based on set-valued observations from the case of finite sample spaces to compact metric spaces with continuous distributions.     

平移不变的随机串测度

利用围道估计的方法，刻划在相变点处的平移不变随机串测度，证明了：对二维以上情况，当口充分大时，在临界点处，平移不变随机串测度有且只有两个极点，也即任一平移不变随机串测度都是这两个极点的凸组合．     

随机分形

本文概括了随机分形的主要结果，综述了随机分形的最新进展和目前的动态，提出了一些末解决的问题，全文共分为三部分：（１）由随机过程和随机场（如Ｌｅｖｙ过程，Ｇａｕｓｓ场，自相似过程等）产生的各种随机分形集（如象集、水平集、Ｋ重点集等）的Ｈａｕｓｄｏｒｆｆ维数、测度和ｐａｃｋｉｎｇ维数、测试；（２）随机Ｃａｎｔｏｒ型集和统计自相似集的维数和测试；（３）分形集（如Ｓｐｉｅｒｐｉｎｓｋｉ ｇａｓｋｅｔ，ｎｅ     

弱混强平稳序列随机容量、随即秩次序统计量的极限分布律

设W(1n)W2(n)…W(nn)是严平稳随即序列{Xn,n 1}的前几个变量的顺序统计量,Nn Mn是两正整值r.v,n 1.在较弱一些的混合条件下,本文给出了W(NMn)n标准化后的极限分布,从而使一些提法更趋一般化,主要结果推进了Rao(1984)和张国胜(1993)的工作.由于混合条件的减弱,使得对m-相关和正态平稳过程的具体应用讨论更加充分.