扩散先验分布下Bayes多总体分类判别方法的构造

本文研究了各总体服从多元正态分布 ,其未知参数的先验分布均为扩散先验分布时 ,如何利用待判样品的预报密度函数、构造后验概率比并据此对样品进行分类与判别 ;此方法并不需要假设各总体分布的协方差相同 ,而且在预试样本容量较小时仍然可行。     

多维正态分布均值在序约束下的假设检验

在序限制下的统计推断是统计分析中的一个重要领域，保序回归理论在这个领域中起着关键性的作用。多维保序回归是一维保序回归的推广，本文给出了k=2,p=2时多维保序回归的求解方法。令Xij,j=1,2…，n是来自总体为二维正态分布N（μi，Λ)的样本，这是μi是未知的，Λ是已知的，i=1,2。令μ=（μ1,μ2)，-={（μ1,μ2)|μ1,μ∈R^2,}-0={(μ1,μ2)|μ1≤μ2,μ1，μ2∈R^2}。μ1≤μ2表示μ2-μ1的每一个分量为非负。本文也讨论了假设检验问题H0:μ∈-0,H1:μ∈-0=---0(H0是零假设）。     

平行机半在线排序问题研究(Ⅰ)

对半在线平行机排序问题的研究进展作了详细综述和进一步探讨。文章给出半在线排序问题的背景、定义、分类和求解。介绍它们定义和在不同机器环境和目标函数下半在线排序问题分类，以及第一类半在线模型的近似算法的设计及其竞争比分析。     

异方差回归中的广义方差比检验

在同方差假设之下,线性模型在回归分析的理论与应用方面起着突出的作用,很受许多研究工作者的青睐.然而,回归模型中同方差性这一标准假设不一定总是成立的.因此我们考虑了用一类基于似残差的方法来检验异方差情形下线性模型拟合观测数据的情况.本文既给出了大量的模拟,又给出了实际数据作为应用的例子.效果都很好.     

关于最优存贮策略的两点注记

本文统一论述了确定性静态存贮系统的最优存贮策略 ,并将具有数量折扣的经典 EOQ公式推广到了一般的确定性静态存贮系统 ;用机会损失 (后悔值 )概念对随机存贮系统的各种临界比公式进行了统一处理 .     

随机变量的截尾与一类强偏差定理

通过极限相对对数似然比，利用随机变量截尾的方法并结合鞅这一工具研究相依连续型和离散型随机变量序列的性质，得到一类用不等式表示的强偏差定理．     

在非线性回归模型中误差为AR(2)的相关性检验

本文讨论了在非线性回归模型中误差为AR(2)的相关性检验，得到了误差相关性检验的似然比检验统计量、Score检验统计量．对感兴趣参数和多余参数，利用Cox and Reid(1987)提出的正交化方法，给出了修正的似然比检验统计量和Score检验统计量．推广了胡跃清，韦博成(1994)讨论的在非线性回归模型中误差为AR(1)相关性检验的结果．     

工件有到达时间的两机器自由作业稠密时间表

对于两机器自由作业加工总长问题，工件带有到达时间，我们证明了稠密时间表的性能比为1.5。     

人造金刚石与硬质合金复合材料的研制

 本实验选用TiH₂及其它微量元素做粘结剂，在DS-029B型六面顶压机上烧结人造金刚石与硬质合金复合材料。实验中，采取TiH₂脱氢与金刚石净化同时进行的工艺，在高真空和一定温度下脱氢，得到高活性的新鲜钛，使其具有更强的粘结作用，以获得高磨耗比的金刚石复合材料。实验中比较了不同净化温度对磨耗比的影响；同一种粘结剂不同含量与磨耗比之间的关系；同时还测试了其耐热性及时间极限。结果表明，这种复合材料在850 ℃下，加热3 min，磨耗比没有明显改变。     

The distribution of the likelihood ratio for mixtures of densities from the one-parameter exponential family

We here consider testing the hypothesis ofhomogeneity against the alternative of a two-component mixture of densities. The paper focuses on the asymptotic null distribution of 2 log _n , where _n is the likelihood ratio statistic. The main result, obtained by simulation, is that its limiting distribution appears pivotal (in the sense of constant percentiles over the unknown parameter), but model specific (differs if the model is changed from Poisson to normal, say), and is not at all well approximated by the conventional ₍₂₎ ² -distribution obtained by counting parameters. In Section 3, the binomial with sample size parameter 2 is considered. Via a simple geometric characterization the case for which the likelihood ratio is 1 can easily be identified and the corresponding probability is found. Closed form expressions for the likelihood ratio _n are possible and the asymptotic distribution of 2 log _n is shown to be the mixture giving equal weights to the one point distribution with all its mass equal to zero and the ²-distribution with 1 degree of freedom. A similar result is reached in Section 4 for the Poisson with a small parameter value (0.1), although the geometric characterization is different. In Section 5 we consider the Poisson case in full generality. There is still a positive asymptotic probability that the likelihood ratio is 1. The upper precentiles of the null distribution of 2 log _n are found by simulation for various populations and shown to be nearly independent of the population parameter, and approximately equal to the (1–2)100 percentiles of ₍₁₎ ² . In Sections 6 and 7, we close with a study of two continuous densities, theexponential and thenormal with known variance. In these models the asymptotic distribution of 2 log _n is pivotal. Selected (1–) 100 percentiles are presented and shown to differ between the two models.