含估计参数的加权经验过程

在讨论(广义)非参数似然比拟合优度检验时,加权经验过程理论是一个非常重要的基础.但对含估计参数的加权经验过程理论,目前文献中很少讨论.对含估计参数的加权经验过程的上界型和积分型两种统计量的近似分布进行了讨论,给出了较一般的结果.所得结论叮以为进一步讨论复合零假设下(广义)非参似然比拟合优度检验提供理论基础.     

Pareto分布中门槛值的确定及其在股票市场中的应用

本文根据Pareto分布与两参数指数分布之间的相互关系,利用两参数指数分布的拟合优度检验统计量给出了确定Pareto分布的门槛值的一种方法。利用道琼斯指数和上证综合指数的收益率序列说明所给方法,结果表明所给方法优于现有方法。     

图像小波域局部统计模型的拟合优度检验

提出了一种图像小波域局部统计模型的拟合优度检验方法, 构造了一个检验的统计量, 其分布为$\chi^2$-分布. 模拟结果表明, 不同分块下的拟合优度检验结果不同, 即从理论上给出了基于小波域局部统计模型的最优分块方法.     

经验过程一致偏差概率的指数界及其应用（Ⅰ）

研究文中问题的诱因是考虑PP型Kolmogorov-Smirnov拟合优度检验问题(简称K-S     

变系数部分线性模型的拟合优度检验

本文考虑变系数部分线性模型的拟合优度检验问题.基于Profile经验似然方法,构造了参数部分和非参数部分的经验似然比检验统计量.并证明了其满足Wilks'现象,进而得到了一定置信水平的拒绝域.最后通过数据模拟,讨论了其检验功效.     

高维随机截尾数据的PP拟合优度检验

关于一维删截数据的拟合优度检验，已有相当多的文献，但高维截尾数据的拟合优度检验尚不多见．本文用PP技巧讨论了高维截尾数据的拟合优度检验，得到了检验统计量的渐近分布，并讨论了其Bootstrap逼近及逼近的相容性和检验的渐近功效．     

拟合优度检验的回归分析方法及在参数估计中的应用

本文利用人工参数建立了拟合优度检验的回归模型,并将其应用参数估计。特别对于位置参数的估计是强相合、渐近正态和稳健的,其崩溃点是1/2。     

Logistic变换在Ⅰ型广义Logistic分布统计推断中的应用

本文针对Ⅰ型广义Logistic分布提出了基于Logistic变换下的最小二乘估计及拟合优度检验的方法,并给出了参数估计的收敛速度。通过Monte-Carlo模拟对提出的估计方法及拟合优度检验方法和已有方法进行对比,结果表明:所给的估计量和检验统计量具有更高的估计效率和检验功效。最后通过单位长度碳素纤维的硬度数据进一步说明了所给方法的可行性。     

随机PP Kolmogorov多维拟合优度检验乃其Bootstrap逼近

本文提出了一种基于随机选择投影方向的PP型棉球等高分布族的拟合优度检验，其特点是计算上较通常的PP检验统计量简单．得到了其检验统计量在零假设下的极限分布，讨论了其Bootstrap逼近及逼近的相容性．     

时间序列中向量自回归模型的拟合优度检验

本文提出并研究了一些诊断检验工具,用于一般参数型的时间序列向量自回归模型的拟合优度检验．该检验在零假设下渐近服从卡方分布,并能侦察到以参数速度收敛到零假设模型的备择模型．检验涉及到权函数,因此可以灵活地选择权函数以提高检验功效,尤其是在可能的偏离方向已知情形．如果备择不是方向型的,而只知道其属于某一个模型类中,此时可构造一个渐近分布自由的极大极小（maximin）检验．对于饱和备择,基于得分型思想给出了构造万能（omnibus）检验的可行性构想．本文对提出的检验从理论上进行了功效研究．另外,为提高检验在小样本情形的功效,本文把非参数Monte Carlo检验方法推广到相依数据情形．最后,通过模拟研究和实际数据分析进一步表明检验的有用性．