删失数据下几种两样本检验的功效研究

本文讨论了删失数据下的两样本检验问题,并提出了一个新的检验统计量.在样本来自指数分布和Weibull分布及不同的删失水平下,我们把这种检验与其它检验的功效进行了比较.结果表明,在某些情况下,这种检验比其它检验好.     

多元分布下单边备择假设的两步检验

x~2检验是熟知的拟合优度检验.它适用于任意的备择假设,尤其是适用于一般的备择假设"H_0不真"的情况.但是,当备择假设是一个单边假设时,x~2检验没有用到单边假设所提供的信息.因此,一个充分利用单边备择假设信息的检验是有可能优于传统的x~2检验的.本文就是利用单边备择假设的信息给出了一个两步检验,并通过一个例子,详细介绍了两步检验法的实施,说明了其应用.     

平滑转换向量误差修正模型的非线性协整SupLM检验

本文考虑平滑转换向量误差修正模型的非线性协整检验问题,相对于传统的两步检验法,给出已知协整向量下的直接检验非线性协整的SupLM检验方法,通过定义平滑转换协整模型,给出SupLM检验统计量,在原假设下得到检验统计量的渐近分布和相关的bootstrap算法,模拟结果和实例计算表明了该方法的有效性。     

基于纵向数据的Poisson-Gamma模型系数的随机性检验

应用随机系数化方法对纵向数据的Poisson-Gamma回归模型进行了研究,采用Laplace展开方法得到了关于响应变量的近似似然函数并得到模型系数的随机性检验的Score统计量.通过Monte Carlo模拟分析了检验的渐近功效.最后把得到的检验统计量应用到具体的数值实例分析中说明其有效性.     

对复杂假设的一类渐近最优的序贯检验

设X的分布密度是f(x,θ)=exp{θx-ψ(θ)}(关于某测度v),这里θ是未知参数,θ∈(θ_-,θ^-),-∞≤ < ≤∞,给定θ₀,θ₁(<θ₀<θ₁<θ^-),对于检验问题“零假设是θ≤θ₀,对立假设是θ≥θ₁”,找出了一类截尾的序贯检验法,其第一类错误的概率不超过α,第二类错误的概率不超过β,而且α+β→0时平均样本量对一切θ均渐近地最小。     

Hausman检验统计量有效性的Monte Carlo模拟分析

在大样本下,Hausman检验统计量渐进地服从卡方分布,但在有限样本分析中却经常出现负值。对此,文献中并未形成一致看法。本文采用Monte Carlo模拟,从小样本偏误、内生性偏误、序列相关、非平行面板等角度,研究了Hausman检验统计量的小样本性质。结果表明,内生性问题(解释变量与个体效应相关)是导致Hausman统计量出现负值的主要原因。进一步分析表明,修正后的Hausman统计量,以及过度识别检验方法能够很好地克服上述缺陷,且具有很好的有限样本性质。     

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．     

具有结构变化的非线性回归模型的阶段异方差检验

对于具有结构变化的非线性回归模型,两阶段的随机误差同时具有方差齐性是一个基本假设,但是该假设未必正确．本文研究该模型阶段异方差的检验问题．首先探讨了两阶段异方差的同时检验,然后构造了两阶段异方差的两个单个检验,分别得到了同时检验和单个检验的score统计量以及相应的调整形式．然后应用得到的检验统计量分析了南澳大利亚洋葱数据的阶段异方差性(Ratkowsky,1983),并用AIC,SBC进行模型比较,得到的结果与检验结果非常吻合．最后,用Monte Carlo模拟方法研究了统计量的检验功效．     

线性模型中M检验原假设分布的随机加权逼近

在线性模型中M-方法可以用于线性假设检验, 其中M检验、Wald检验和Rao的计分型检验是最常用的检验准则. 但是在计算这些检验的临界值时都涉及到未知参数的估计. 在本文中我们利用随机加权的方法来逼近这些检验的原假设分布. 结果表明在原假设和局部对立假设之下随机加权统计量的渐近分布与原检验统计量在原假设之下的渐近分布相同. 因此我们不需要对冗余参数进行估计,利用随机加权的方法就可以得到这些检验的临界值. 而且在局部对立假设之下可以实现对功效的计算. 当取不同的误差分布和不同的随机权时, 我们对本文的方法进行了蒙特卡洛模拟. 结果表明用随机加权方法来逼近原假设分布是非常精确的.     

基于卡方检验分析的随书光盘管理绩效的研究

为研究图书馆随书光盘资源的管理绩效,本文分析了随书光盘的管理模式的特点和卡方检验用于随书光盘管理绩效分析的原理,采用问卷调查法获得读者随书光盘使用情况的数据,并采用单因素和多因素方法进行了随书光盘的管理绩效分析。结果显示,随书光盘的使用率较高,随书光盘管理模式对读者随书光盘的使用方式具有显著的影响,读者更多地选择网络阅读与下载方式,随书光盘的网络管理模式具有更大绩效。因此,卡方检验可以作为随书光盘管理绩效的量化评价方法,为随书光盘管理提供理论依据,高校图书馆需要加强随书光盘网络管理的建设,提高随书光盘的信息服务质量。     

Generalized Chi Square Method for the Estimation of Weights

This paper presents a generalized chi square method for the estimation of weights in the analytic hierarchy process and studies its desirable properties such as invariance under transpose, harmony, and rank preservation. A convergent iterative algorithm is given and its practicality is shown by a numerical example.     

Permutation Test在假设检验中的应用

本文介绍了一种实用的、基于大量计算的统计推断方法———Permutation test。该法根据所研究的问题构造检验统计量,并利用手头样本,按排列组合的原理导出检验统计量的理论抽样分布;若难以导出确切的理论分布,则采用抽样模拟的方法估计其近似分布,然后求出从该分布中获得手头样本及更极端样本的概率(P值),并界定此概率值,作出推论。本方法属分布自由检验,适用于总体分布未知的小样本资料,以及某些难以用常规方法分析的资料之假设检验问题。本文就“Permutation”的含义,“Permutation tes”t的特点,“统计量的构造”,“模拟次数的选择”,应用进展等问题展开探讨。     

浅谈假设检验中原假设和备择假设的建立

建立原假设和备择假设是进行假设检验的第一步.如何设立假设检验中的原假设和备择假设,是学生和初学者普遍困扰的问题.而根据奈曼—皮尔逊准则,原假设和备择假设的地位不对等.本文对如何建立假设检验中的原假设和备择假设进行了讨论,给出了几个建立原假设和备择假设的原则.     

假设检验中的原假设选取问题

针对假设检验中"对一个具体问题,在相同的显著性水平α下进行假设检验,如果交换原假设和备择假设,得到的结论可能完全相反"这一问题进行分析,并给出根据实际问题的要求如何正确建立原假设和备择假设的方法.     

关于区间估计和假设检验的一点注记

给出了当枢轴量和检验统计量的分布密度为单调函数时,寻找最优置信区间方法,并说明了在此条件下进行假设检验选择单侧拒绝域的合理性。     

一元线性回归检验理论的一种证明

利用正交变换法,给出一元线性回归假设检验定理的一种直接证明.这种证明方法可供在数理统计教学中作参考.     

混料模型的假设检验

假设检验是统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。假设检验在经济和社会生活的各个领域中得到了极为广泛的应用,尤其在医学方面有着更为广阔的应用前景。本文以假设检验为基础,主要研究线性混料模型中的假设检验问题。     

彩票中奖号码公平性的假设检验

彩票中奖号码是否公平,可以通过中奖号码的数字是否服从离散均匀分布来衡量.以浙江某体育彩票为例,运用x~2检验,KS检验,Wilcoxon秩检验以及基于Pratt带结模型的Wilcoxon符号秩检验的方法来研究彩票中奖号码的公平性,运用不同的假设检验方法来研究彩票是否符合均匀分布,且用轮次统计量检验方法检验了彩票样本的独立性.从而得到彩票中奖号码服从离散均匀分布的结论.并且通过模拟不同的数据来检验文章上述几种检验方法的可靠性.     

二维正态分布的假设检验

将二维随机向量分解成互不相关的主成分,通过对两主成分的正态独立性检验达到二维随机向量正态性检验的目的.