带右删失数据的非线性随机效应模型参数估计

本文讨论了带右删失数据的非线性随机效应模型的参数估计,给出Gauss-Newton迭代法和改进后的Gauss-Newton迭代法,根据参数估计和算法给出数值模拟,验证了参数估计和算法的可行性.     

示性函数在概率论中的应用

讨论了示性函数的若干性质,并利用示性函数简洁地证明了切比雪夫不等式和其它几个重要的概率公式.     

掌握概率本质，学好概率论

本文指出概率的本质是函数,由此出发讨论了其定义域的构造。这对概率的理解是十分重要的。     

可线性化回归问题的加权迭代法

通过给线性化回归问题加权改进了可线性化回归问题的理论和方法 ,并在此基础上给出了迭代调整线性回归问题的权来解对应的可线性回归问题的新方法 .用理论和实例说明 ,新方法解决了使偏差平方和最小意义下的可线性化回归问题 ,与传统回归法相比 ,新方法具有偏差平方和小的优点     

Estimation in Nonlinear Models with Random Effects

本文首次给出了非线性随机效应模型参数估计弱相合性的必要条件,并证明了在一定正则条件下估计的强相合性和渐近正态性,推广了ＢｒｅｓｌｏｗａｎｄＣａｌｙｔｏｎ（１９９３）,ＬｅａｎｄＮｅｌｄｅｒ（１９９６）的结果．     

导数定义的等价性探讨

在高等数学中,常常会遇到这样一类问题：函数y=f（x）在x=0的某一邻域有定义,且下列两个极限均存在,