基于重排序集抽样的符号检验

提出基于重排序集抽样的符号检验,给出相应的极限分布,并讨论了相对于基于简单随机抽样和排序集抽样的符号检验统计量的渐近效率,得出此检验具有较高的功效。     

中位数排序集抽样下总体均值的比率估计方法

文章探讨了中位数排序集抽样下总体均值比率估计的方法。通过对不同抽样方法的估计量进行效率对比,证明在总体分布为正态分布的情况下,基于中位数排序集样本的比率估计比随机抽样的样本比率估计效率高。     

金融数学模型及其非参数估计问题

文章在总结了金融数学模型的基础上,给出了模型系数非参数估计问题的基本思想和关键步骤。     

Γ分布的参数估计

本文对Γ分布的参数估计方法进行了研究,讨论了数值积分权函数法,并和传统矩法进行了比较     

教育研究的抽样问题——有目的抽样

教育研究常常遇到抽样的问题，而我们阐述较多的是如何使用随机抽样以保证教育研究的科学性。对使用较多的有目的抽样则阐述较少。本以随机抽样的局限性为引子，集中对教育科研中有目的抽样的含义、变式、以及如何应用做了初步的探讨，以期引起研究的重视。     

非参数估计下的股指期货升贴水波动研究

文章选取了2016—2017年沪深300指数和其股指期货主力合约的日收盘价数据,建立了股指期货升贴水的非参数估计模型,通过研究得出股指期货的升贴水服从正态分布,并和股指收益率一样有着明显的厚尾现象。随着时间的推进,股指期货的上市的确起到了稳定市场的作用,股指期货升贴水套利的理论年化收益率显著高于同期市场无风险收益率金融产品的收益。在市场突发情况引起的股指剧烈波动时,择机合理地利用股指期货进行对冲、套利还是有利于降低资产波动风险的。     

分数维稳定分布的参数估计

通过对参数估计问题进行研究以及稳定性定理和完整性的介绍,把稳定理论的参数估计推广到全族的分数维稳定性分布,由蒙特卡罗方法作出的检验表明所提供的估计量有很好的效率.     

Poisson分布参数估计的几点注记

在总体分布为Poisson分布下,给出了未知参数!的一些统计量,并讨论了其估计量的性质。     

应用形态非抽样小波的电能质量扰动检测方法研究

由于传统的形态非抽样小波存在统计偏倚现象,对噪声过滤不彻底的问题,本文在数学形态学和小波变换的基础之上充分结合广义开闭-闭开混合滤波器及多分辨形态梯度的特性,提出一种改进的形态非抽样小波,并将其应用到电能质量扰动检测研究中.仿真结果表明,改进的形态非抽样小波在电能质量扰动检测的准确性和稳定性上得到了大幅度的提高.     

定数截尾试验下双参数指数分布刻度参数的经验Bayes估计

文章指出了文献[1]中的错误,给出了文献[1]所考虑的双参数分布刻度参数经验Bayes估计问题的正确结果。在三种不同的试验方案下进行了刻度参数估计问题的数值模拟,模拟结果表明本文的方法确实可行且精度较高。     

参数的广义矩法估计

对参数的矩法估计是一个基本方法,它首先要求随机变量的矩存在;但是对某些分布,它不存在矩,因此,对该分布参数的估计矩法将失效。本文提出广义矩概念,并给出了广义矩存在的条件,利用广义矩对参数作出估计,弥补了不存在短或矩的阶不够大时导致参数估计矩法失效的不足。     

“0,1”信息估计及其应用

本文讨论了“0,1”信息估计,推广了“0,1”信息推理,并给出了它的一些应用.     

一般岭估计与BLUE的一个新的相对效率

考虑了Gauss—Markov模型中未知参数向量p的最佳线性无偏估计的改进问题,对一般岭估计与BLUE进行了比较,给出了一般岭估计与BLUE的一种新的相对效率e,并导出了e的下界．     

相依误差下回归权函数估计的强相合性

在φ-混合误差下，讨论固定设计多元回归权函数估计的强相合性。     

R-S（t）半随机过程模型结构可靠度的最小方差无偏估计

讨论强度为指数分布,应力为强度函数毫（l）∑（i=0）λit^i的复合非时齐Poisson过程模型结构可靠度的估计问题．获得强度函数（l）∑（i=0）λit^i的复合非时齐Poisson过程的最大值分布与当量正态变量,指数分布一强度函数（l）∑（i=0）λit^i的复合非时齐Poisson过程模型结构可靠度的最小方差无偏估计．     

参数已知比例可加模型的有效估计

讨论了比例可加模型的非参数估计.利用局部线性方法和平均方法给出函数的平均估计,结合回切方法,定义了函数的有效估计,并研究了有效估计的相合性与渐近正态性.     

线性模型中压缩主成分估计的若干性质

讨论了压缩主成分估计的若干性质,证明了在一定条件下此估计比最小二乘估计有更小的广义均方误差,并且在PC准则下也优于最小二乘估计．     

带有不完全椭球约束的多元线性模型中参数的线性容许估计

本文讨论了多元线性模型在椭球约束 : ′N ≤σ2 Im ,N≥ 0参数的线性估计的可容许性。在二次损失下 ,刻划了可容许线性估计的特征     

线性混合效应模型中方差分量两种估计的比较

本文首先给出了由王松桂等提出的广义谱分解估计(GSDE)的定义,以及由Herderson方法得到的方差分量的方差分析估计(ANOVAE),在此基础上提出了谱和线性混合效应模型的概念,证明了在这类模型中,方差分析估计是广义谱分解估计的一种,并且考察了在一定条件下广义谱分解估计优于方差分析估计的充分条件.