半序约束下多维正态总体均值和协方差阵的最大似然估计

对给定K个P维正态总体,未知均值和协方差阵分别为θi和Λi,i=1,2,…,k,本文考虑均值和协方差阵之间都在一个简单半序约束θ1≤θ2≤…≤θk,Λ1≥Λ2≥…≥Λk>0条件下的估计问题.讨论θi和Λi的最大似然估计的性质,并给出一个求解的迭代方法.     

约束条件下分组数据位置参数的估计与检验

采用非线性规则中的库恩－塔克定理和概率论中的中心极限定理,研究约束条件下分组数据位置参数的估计与检验问题,给出了分组数据位置参烽的最大似然估计存在的充要条件和算法,证明了最大似然估计的相合性,并且讨论了似然比检验在零假设下的渐近分布。     

增长曲线模型中Gauss－Markoff估计的最优性

给出了增长曲线模型的Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｋｏｆｆ估计，研究了增长曲线模型下Ｇａｕｓｓ－Ｍａｒｋｏｆｆ估计的最大概率性质。