质量特性一致性评估的多元统计方法

建立了均值相等、方差相同的多元正态模型,在此模型下利用极大似然估计法,混合法和两步法等三种多元统计方法来估计模型中的未知参数.并以三元正态模型为例进行仿真模拟,比较三种方法估计结果的均方根误差.结果表明,两步法具有较为理想的表现.同时将三种方法应用在陀螺生产测试阶段,对陀螺质量特性的一致性进行评估.     

多项分布最大概率的检验

考察了对多项分布最大概率p_[1]的单边假设检验. 将Ethier (1982)的一个小样本检验推广到了一般情形. 基于一个对p_[1]的估计, 给出了一类大样本检验. 求出了在局部备择假设下以上这些检验的渐近功效. 最后给出了一个实例分析.     

多项分布与Dirichlet分布概率的相互表示

讨论了四种多项分布尾概率与四种Dirichlet分布尾概率的相互表示,并将结果应用于Majorization理论,得到了多项分布和Dirichlet分布对应的一些性质.同时,结果可应用于多项分布最大、最小参数的贝叶斯推断,在佛罗里达州沃尔顿县白人和黑人的职业状态调查结果中,求出最大、最小参数的后验分布函数以及95%贝叶斯区间估计,模拟结果表明提供的方法具有较好的表现.     

最终需求为时序变量的投入产出决策模型

针对最终需求为正态随机变量的投入产出模型,建立了一个时序模型来估计最终需求的期望与方差,并由此给出了总产出在一定置信度下的取值空间.这样就使得随机投入产出模型在决策时可具体操作.     

灰色关联度分析在投入产出关联度中的应用

产业经济学常用投入产出方法中的影响力系数和感应度系数来评价部门的拉动和推动作用,从而作为确定国民经济中关键部门最重要的参考指标。本文针对影响力系数和感应度系数的缺陷,采用灰色关联度曲线相似的思想对中国1997年17部门的投入产出表作了实证分析,并和传统的方法作了比较,结果表明,用本方法确定关键部门更符合实际,具有重要的参考价值。     

专辑序言

"试验设计与分析"是关于如何有效地安排试验和系统准确地分析试验数据的一个统计学分支.它由现代统计学的奠基人R.A.Fisher创立,是统计学中发展最早、应用最广的分支之一,也是现代生命科学和工程技术试验研究中必不可少的统计工具.因此,这一统计学分支的研究对于我们这个制造业大国具有很强的现实意义.     

二项分布基于logit变换的近似信仰推断

利用调整的logit 变换后估计量的渐近正态性对二项分布建立了近似的枢轴方程, 并由此得到了二项分布参数的一种近似信仰分布. 对一样本和两样本情形的数值结果表明, 该近似信仰分布导出的区间估计具有比文献中推荐的区间估计更好的小样本频率性质.     

正态密度比的假设检验

本文讨论对两样本正态分布密度比的假设检验.给出了基于统计量渐近正态性的大样本检验和广义$p$-值检验并给出了广义$p$-值检验的一些频率性质.模拟表明广义$p$-值检验在小样本情形下的表现优于大样本检验.     

DISPERSION COMPARISONS OF TWO PROBABILITY VECTORS UNDER MULTINOMIAL SAMPLING

We consider testing hypotheses concerning comparing dispersions between two parameter vectors of multinomial distributions in both one-sample and two-sample cases. The comparison criterion is the concept of Schur majorization. A new dispersion index is proposed for testing the hypotheses. The corresponding test for the one-sample problem is an exact test. For the two-sample problem, the bootstrap is used to approximate the null distribution of the test statistic and the p-value. We prove that the bootstrap test is asymptotically correct and consistent. Simulation studies for the bootstrap test are reported and a real life example is presented.     

两因素随机效应模型下平均暴露量的检验

通过两因素随机效应模型来研究某一工厂的平均暴露(exposure)水平．利用广义检验变量和广义枢轴量分别给出了相关假设检验问题的广义p-值．证明了由广义p-值所确定的拒绝域的概率在原假设下取上确界等于在原假设和备择假设的公共边界上取上确界,且进一步证明了当参数趋于原假设和备择假设的公共边界的边界时,犯第一类错误的概率趋于名义显著性水平,并在公共边界的内部做了模拟研究．结果表明,用广义p-值的方法来解决此类问题可得到令人满意的结果．