Cramer-von Mises检验的非无偏性

证明了对任意的样本量n和检验水平α∈ ( 0 ,1 ) ,Cramer_vonMises检验都不是无偏的 .     

一类线性模型下最优线性无偏估计的存在性

考虑包含如方差分量模型、似乎不相关回归方程模型、增长曲线模型和扩充的增长曲线模型等众多常见模型的一类较广泛的线性模型。对模型中误差向量的分布不作假定时,给出了在二次损失或矩阵损失下存在回归系数的线性可估函数的一致最小风险线性无偏估计的充分必要条件。     

商业银行操作风险的Buhlmann估计模型

对银行操作风险产生的各类损失量,关于操作风险水平条件独立情况,建立一种新的银行操作风险损失额的Buhlmann估计模型。并对模型进行了实证分析。     

一般线性混合模型中的最佳线性无偏估计和谱分解估计

该文在一般线性混合模型中, 研究了固定和随机效应线性组合的估计问题.对观测向量的协方差阵可以为奇异矩阵情形下,导出了该组合的最佳线性无偏估计,并证明了它的唯一性.在一般线性混合模型的特例, 三个小域模型下, 得到了小域均值u_i 和方差分量的谱分解估计. 进而, 获得了基于谱分解估计的两步估计均方误差的二阶逼近.     

受约束回归模型参数的统一几乎无偏估计

考虑实际回归问题中存在更多受约束条件的情况,提出了带约束的统一几乎无偏估计类,统一了常见的具有线性约束的回归模型的几乎无偏估计,进一步的研究给出了在均方误差和均方误差矩阵意义下,带约束的统一几乎无偏估计优于一般带约束的最小二乘估计的充分条件和椭球范围.     

基于改进灰色马尔科夫模型的年降水量预测

通过结合灰色预测和马尔科夫理论的特点,利用新信息优先的思想,提出一种改进的灰色马尔科夫预测模型,首先对序列进行滑动平均处理,然后用无偏GM(1,1)模型拟合系统的发展变化趋势,并以此为基础进行马尔科夫预测,在每一步预测中,不断推陈出新,更新原始数据.实验结果表明,与一般的灰色预测模型相比,其预测准确度尤其是中长期预测准确度得到了较大提高.     

约束条件下线性模型协方差阵扰动的影响分析

该文研究了协方差阵扰动和数据删除对最佳线性无偏估计(BLUE)的影响问题, 给出了在约束条件下一般线性模型与在约束条件下Gauss-Markov模型及在约束条件下数据删除模型中回归参数β的BLUE之间的关系式. 作者还定义了度量影响大小的广义Cook距离D_V并给出了D_V的两个计算公式.     

关于区间估计与假设检验的最优性

本文首先提出了区间估计的另一个优良性因素——虚假度 ,进而建立或疏理了区间估计与假设检验的优良性、最优性概念 ,然后给出了区间估计与假设检验最优性的关系     

Unbiased Quasi-regression

Quasi-regression, motivated by the problems arising in the computer experiments, focuses mainly on speeding up evaluation. However, its theoretical properties are unexplored systemically. This paper shows that quasi-regression is unbiased, strong convergent and asymptotic normal for parameter estimations but it is biased for the fitting of curve. Furthermore, a new method called unbiased quasi-regression is proposed. In addition to retaining the above asymptotic behaviors of parameter estimations, unbiased quasi-regression is unbiased for the fitting of curve.     

恒应力寿命试验截尾模型参数的最佳估计

对恒定应力加速寿命试验建立了定时截尾与定数截尾参数模型.在诂计模型参数时,考虑定时截尾产品失效数的随机性,引入近似因子、修偏乘子和修偏项,建立起参数估计通用式并逐次进行跟随修偏估计.对定数截尾考虑数据信息随机性短缺,通过变量变换分别建立最优线性无偏估计和简单线性无偏估计在指数分布条件下的式子,并按统计分析考虑随机因数的影响引入综合修偏因子,按抽样数目的多少分别采用修偏后的式子.最后应用实际数据对模型参数逐次修偏估计和不同估计方法对比的最佳估计.