两个回归函数相等的Bootstrap检验

两个回归参数相等性检验一直是统计界感兴趣的问题之一．在这篇文章中，四个检验统计量被用于度量两曲线的差异，在原假设下统计量的分布采用向量数据的重复抽样来逼近，并给出了—些模拟结果．     

随机权函数非线性回归模型的异方差统计分析

在回归分析中，随机误差是否存在方差齐性是理论与实际工作者都十分关心的问题，方差齐性假设并不总是正确的，在线性和非线性回归中关于异方差的诊断问题已有许多讨论（[1],[2],[4],[5]）。本文在韦博成（1995）讨论了加权非线性回归模型的基础上，用随机系数的方法，讨论随机权函数非线性回归模型中的异方差检验问题，得到了方差齐性检验的似然比统计量和score统计量，同时，当模型存在异方差时，本文给出了估计方差的一种方法。     

重复试验随机效应模型误差方差的齐性检验$(k=2)$

本文对重复试验次数为2的随机效应方差分析模型, 给出了误差方差齐性, 即$H_0:\sigma_1^2 =\sigma_2^2\leftrightarrow H_1:\sigma_1^2\ne\sigma_2^2$的一种具有相合性的检验方法\bd 并对三个常见模型给出了检验统计量和拒绝域的具体表达式, 最后是两个应用实例\bd     

基于重复测量数据的Poisson回归模型的偏大离差的Score检验

Poisson回归模型广泛应用于分析计数型数据 ,Dean&Lawless(1989)和Dean(1992 )讨论了非重复测量得到的计数型数据的偏大离差存在性的检验问题 .本文分别利用随机系数模型和对数非线性模型讨论了基于重复测量得到的计数型数据的偏大离差的检验问题 ,得到了检验的score统计量 .     

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.     

非平衡方差分析的Kronecke积法

本文用矩阵的Ｋｒｏｎｅｃｋｅｒ积方法给出多因素实验均值向量的加权效应分解和正交效应分解，从而为任意多因素非平衡数据加权效应方差分析模型的ＬＲ效应检验和ＧＭ效应估计提供了一般的计算途径。     

浅谈企业产品标准中常出现的问题

下放企业产品标准的审批权,是标准化管理的一项重大改革,几年来实践证明,这一改革对企业不断改进产品质量,增强产品在市场的竞争能力,促进市场经济发展意义重大.很多企业清醒地认识到:产品标准是设计、生产及质量验收的重要技术依据,过去那种无标准生产的局面不可能再出现了.     

离散型半参数广义线性纵向数据模型的方差成分检验

在回归分析中, 随机误差是否存在方差非齐性是大家十分关心的问题, 本文根据Laplace展开原理针对随机效应的影响研究了基于纵向数据的离散型半参数广义线性模型的方差成分检验,得到了Score检验统计量, 最后通过一个实例和计算机模拟验证了本文所提出的方法的有效性.     

相关特征的物证检验方法及其应用

本文用多元统计的方法 ,将物证检验中彼此相关的特征转化为不相关的新特征 ,再利用L和L 检验方法 ,大大拓广了L和L 检验方法的使用范围 ,提高了破案率。