具部分缺失数据两个指数总体的估计和检验

讨论部分缺失数据两指数总体的参数估计和关于总体相同的似然比检验. 证明估计的强相合性和渐近正态性, 给出似然比检验统计量的极限分布, 并讨论基于精确分布的检验问题.     

部分缺失数据两个特殊指数总体的估计和检验

讨论了在部分缺失数据的情况下,两个特殊指数总体的参数估计和基于相同总体的似然比检验.证明估计的强相合性和渐近正态性,给出似然比检验统计量的极限公布,并讨论了基于精确分布的检验问题.     

部分缺失数据两个特殊指数总体的估计和检验

讨论了在部分缺失数据的情况下,两个特殊指数总体的参数估计和基于相同总体的似然比检验。证明估计的强相合性和渐近正态性,给出似然比检验统计量的极限公布,并讨论了基于精确分布的检验问题。     

具有部分缺失数据时两个Weibull总体的估计和检验

本文讨论了具有部分缺失数据时两个Weibull总体的参数估计和关于总体相同的似然比检验.证明估计的强相合性和渐近正态性,给出似然比检验统计量的极限分布,并讨论基于精确分布的检验问题.     

具有部分缺失数据两个正态总体的估计和检验

讨论了部分缺失数据两个正态总体的参数估计和总体期望相等的似然比检验，证明了估计的强相合性和渐近正态性，并讨论了基于精确分布的检验问题。     

缺失数据情形下两个Poisson分布总体参数的估计和检验

本文对具有部分缺失数据的两个poisson分布总体的参数估计问题以及两总体参数相等的假设检验问题进行了进一步的讨论.证明了估计的相合性和渐近正态性,给出了检验两总体参数相等的检验统计量和检验统计量的极限分布.     

具有部分缺失数据的两个瑞利分布总体参数的估计与检验

研究具有部分缺失数据的两个瑞利分布总体中的参数估计问题以及两总体参数相等的假设检验问题.证明了估计的强相合性以及渐近正态性,给出检验两总体参数相等的检验统计量以及检验统计量的极限分布.     

具有缺失数据的两个0-1分布总体参数的估计和检验

对具有缺失数据的两个0-1分布总体的参数估计问题进行研究,证明了估计的强相合性和渐近正态性,给出了两个总体参数相等的检验统计量以及检验统计量的极限分布.     

具有部分缺失数据的两个对数正态分布总体参数的估计和检验

研究了部分缺失数据下的两个对数正态分布总体的参数估计问题以及两个总体参数相等的假设检验问题,证明了估计的强相合性和渐近正态性,同时给出了检验两总体参数相等的检验统计量以及检验统计量的极限分布.     

非对称DAR模型的估计与检验

本文研究非对称DAR模型的估计和检验问题.运用拟极大似然方法,构造模型的参数估计,在某些正则条件下,证明估计的相合性和渐近正态性.基于此,构造拟似然比统计量检验模型的非对称性,在原假设和备择假设下,给出该统计量的渐近分布.数值模拟和实证分析结果表明:本文所构造的模型参数估计和检验方法具有良好的有限样本性质.     

混合截尾试验下双参数韦布尔分布可靠性指标的参数估计

定数截尾和定时截尾结合在一起的试验是混合截尾试验.本文主要研究混合截尾试验中韦布尔分布参数的极大似然估计以及可靠度函数和可靠寿命的极大似然估计.并且在正则条件下研究了相应的估计量的相合性和渐近正态性;而且还给出了参数的置信区间.最后利用一个实际数据来说明估计量的性质.     

两指数总体带缺失数据的参数估计和检验

本文讨论了含有缺失数据的两个服从指数总体的参数估计和检验,证明了该估计的强相合性与渐近正态性,给出了两组对比检验的检验统计量.讨论了基于极限分布的检验问题,并且在此基础上给出了总体参数差的渐近置信区间.     

双向截尾情况下最大似然估计的强相合性

讨论了双向截尾情况下分布参数的最大似然估计的渐近性质，证明了最大似然估计具有强相合性。     

随机食物有限种群模型参数估计的相合性及其渐近分布

利用随机微分方程理论及统计学方法, 研究随机食物有限型模型N[DD(-*3]·[DD)〗(t)=N(t)〖JB((〗〖SX(〗K-N(t)〖〗K+CN(t)〖SX)〗〖JB))〗(r+αB[DD(-*3]·[DD)](t)),其中B(t)是一维Brown运动, 满足B(0)=0, 初值0相似文献   

门限自回归模型中门限和延时的小波识别

文章对门限自回归模型进行了研究,运用小波分析方法构造了延时和门限的两种估计量,同时估计了门限的数目.文章中获得了这些估计量的收敛速度和统计量的渐近分布,并且门限的估计量具有最佳收敛速度.     

竞争失效机理产品的序进应力加速寿命试验的参数估计

该文研究了指数发布场合具有竞争失效机理产品序加试验的模型及参数的点估计,导出了参烽的逆矩估计量和最大似然估计量,最后用模拟例子说明所给的方法。     

纵向数据下基于复合分位数回归的经验似然推断

利用复合分位数回归（CQR）研究了纵向数据下回归系数的经验似然（EL）推断。将数据组内相关性纳入估计方程中,得到了参数更加有效和稳健的估计,无需预先估计渐近方差,从理论上证明了所得复合分位数经验似然估计（CQREL）的渐近性质,且提出的经验对数似然比服从渐近卡方分布,从而构造了兴趣参数的置信域。通过数值模拟验证了所得方法有很好的有限样本性质。     

缺失数据情形条件分位数的经验似然置信区间

在响应变量满足随机缺失机制下,采用经验似然方法和C-C方法,分别构造不含附加信息和含附加信息时条件分位数的经验似然比统计量的渐近分布,以及条件分位数的经验似然置信区间,并证明一类检验问题的渐近功效随着信息量的增加而非下降.