一般AR(p)过程参数LS估计的收敛速度

对一般的自回归过程（ＡＲ（ｐ））ｙｎ＝β１ｙｎ－１＋…＋βｐｙｎ－ｐ＋εｎ，记（ｚ）＝１－β１ｚ－…－βｐｚｐ为其特征多项式，当该特征多项式在单位圆上无重根时，讨论了参数β＝（β１，…，βｐ）Ｔ的最小二乘估计βｎ的收敛速度，并给出了其收敛的重对数律．     

相依回归系统一种协方差改进估计之协方差阵的无偏估计

考虑相依回归方程系统ｙｉ＝Ｘｉβｉ＋εｉ（ｉ＝１，２），Ｅ（εｉ）＝０，Ｃｏｖ（εｉ，εｊ）＝σｉｊＩｎ。记βｉ为βｉ的协方差改进估计＾［１］。σｉｊ未知时，记βｉ为用非限定估计σｉｊ代替βｉ中的σｉｊ得到的两步估计，并记βｉ为用限定估计σｉｊ代替βｉ中的σｉｊ得到的两步估计，这两种两步估计的协方差中含有未知参数σｉｊ代替βｉ中的σｉｊ得到的两步估计，这两种两步估计的协方差中含有未知参数σｉｊ。本     

Backus—Gilbert方法对不精确数据解的误差估计

1 引言 1968年地质学家G Backus and F Gilbert给出了求解线性(非线性)矩问题的一种方法,用来求解地球物理反问题。后来称这种方法为B-G方法。过去几年,数学家们从理论和应用方面研究了B-G方法。从理论上分析了其收敛性并给出了误差估计。第一类算子方程在不同函数空间的离散化得到不同形式的矩问题。[4]、[5]研究了再生核空间和小波空间的B-G方法。并用于信号恢复问题。由于矩问题的不适定性,有必要分析B-G方法解的正则性,本文得到了B-G方法对不精确数据的误差估计,从而证明了B-G方法是—种正则化方法。 考虑线性矩问题     

指数分布卷积形式参数的估计

本文研究指数分布卷积形式参数的点估计，区间估计以及经验分布函数与分布函数最大偏差的概率估计．     

方差分析模型中参数的经验Bayes估计及其优良性问题

本文考虑单向分类的方差分析模型，构造了Ｐ′α的线性Ｂａｙｅｓ估计和经验Ｂａｙｅｓ（ＥＢ）估计，此处αａ×１是效应参数向量，Ｐａ×ｋ是常数矩阵．在较一般的条件下，基于均方误差矩阵准则和ＰｉｔｍａｎＣｌｏｓｅｎｅｓｓ准则，我们分别证明了ＥＢ估计优于最小二乘估计     

指数分布场合下步进应力加速寿命试验的Bayes分析

当寿命分布为指数分布时，本文给出了步进应力加速寿命试验的一种新的Ｂａｙｅｓ估计，为计算上的方便，本文还给出一种近似方法，数值例子表明，此方法简便可行。     

Weibull分布尺度参数的收缩估计

讨论了Ｗｅｉｂｕｌｌ分面尺度参数的收缩估计。在两种不同的参数先验信息场合，给出了不同的收缩估计。对以检验统计量函数形式给出的收缩系数进行了讨论，并用Ｍｉｏｎｔｅ－Ｃａｒｌｏ模拟方法研究了收缩估计的相对效。     

均匀设计抽样的应用

均匀设计抽样是张润楚和王兆军提出的，并且张润楚和王兆军从理论上证明了它的优良性质。本文考虑了均匀设计抽样在求函数的最大值，积分的近似计算，回归直线的拟合和极大似然估计的求取方面的应用。模拟的结果再次说明了均匀设计抽样的优良性。     

恒加试验简单线性估计的改进

在恒加试验中加速方程的二个系数ａ与ｂ的估计最为重要。文中给出了参数ａ与ｂ的二种新的简单线性无偏估计（ＢＧＬＵＥ，ＲＧＬＵＥ），这两种无偏估计均比常用的二步估计有较大的改进。基于上述新的线性估计，文中还构造了二种新的线性不变估计（ＢＧＬＩＥ，ＲＧＬＩＥ）。这两种不变估计均优于文献（１）给出的简单线性不变估计。     

多元线性模型参数的组合主成分估计

本文对多元线性模型的参数β=vec（B）提出了一种新的主成分估计─—组合主成分估计β，得到了它的一些良好的性质，证明了在均方误差准则下，在一定的条件下，此估计优于最小二乘估计（LSE），并给出了实例．