垂直密度表示及其应用

该文论述了Vertical Density Representation (VDR)的历史发展, 现状及其在随机数生成, 多元密度构造等领域的应用及在非正态多元统计分析的潜在应用.     

软件可靠性模型和估计

本文根据何国伟提出的软件可靠性模型,特别是输入空间和输入分布的概念,分析软件测试数据特征,给出软件可靠性的点估计和置信下界的计算公式。     

连续时间参数下马尔可夫过程的可逆性

本文是在文献「１」的基础之上，给出了连续时间参数下可逆马尔可夫过程所具有的几个性质，并建立了连续时间参数下马尔可夫过程可逆的充分必要条件。     

变系数单指标模型中参数的经验似然

考虑了变系数单指标模型,它是部分线性单指标模型的推广.本文提出了未知参数的对数似然比统计量,在适当的条件下,证明了该统计量依分布收敛到χ2分布,根据该结果,可以构造未知参数的置信域.     

非均匀随机数产生

本文详细介绍了产生非均匀随机数的一般方法,常用连续分布(正态分布,Gamma分布,Beta分布,χ2分布和F分布)的抽样法及利用R软件产生随机数的方法。     

Logistic变换在Ⅰ型广义Logistic分布统计推断中的应用

本文针对Ⅰ型广义Logistic分布提出了基于Logistic变换下的最小二乘估计及拟合优度检验的方法,并给出了参数估计的收敛速度。通过Monte-Carlo模拟对提出的估计方法及拟合优度检验方法和已有方法进行对比,结果表明:所给的估计量和检验统计量具有更高的估计效率和检验功效。最后通过单位长度碳素纤维的硬度数据进一步说明了所给方法的可行性。     

多个正态总体均值相等的VDR检验

本文将随机估计由一维参数扩展至多维参数,基于随机估计的密度函数提出VDR检验.在总体方差已知和未知的两种情形下,本文讨论多个正态总体均值是否相同的VDR检验过程,而且得到精确的检验.单因素方差分析是VDR检验的特例.模拟研究表明,VDR检验是一个普遍适用的方法.     

二项-广义Pareto复合极值分布模型的统计推断

极值理论主要研究小概率、大影响的极端事件.当前,复合极值分布已经广泛应用于水文、气象、地震、保险、金融等领域.本文以极值类型定理和PBDH定理为理论依据,构建了二项-广义Pareto复合极值分布模型;使用概率加权矩方法,对所建立的复合模型推导参数估计式;利用计算机模拟,得到了Kolmogorov-Smirnov(简称KS)检验统计量的临界值.     

利用样本分位数的Logistic分布参数的渐近置信估计

基于Logistic分布的若干个样本分位数 ,利用线性回归模型建立Logistic分布位置参数及尺度参数的渐近正态且渐近无偏估计量 ,得到分布参数的渐近置信估计。