对于线性模型中误差方差Bootstrap统计量的相合性

本文将讨论线性模型中误差方差的最小二乘估计的Bootstrap统计量的相合性问题。设: Y(n)=X(n)β+ε(n) (1)为一个线性模型,这里β为P×1向量,为未知参数,Y(n)是一个n×1资料向量,并且x(n)为一个n×P数据矩阵,P≤n,并且秩为P,ε(n)是n×1随机误差向量,ε(n)=(ε_1,ε_2,…,ε_n)~τ,ε_1,ε_2,…,ε_n独立同分布,共同的分布记为F,并且假定     

L—统计量的Bootstrap逼近的非一致性速度

文（１）中讨论了Ｌ－统计量的Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ逼近的一致性速度,本文则研究了其非一致性速度。     

统计曲率与渐近理论

本文讨论和介绍70年代以来统计推断的几何理论和方法的发展,侧重于统计曲率与渐近理论方面的内容。 统计分布族常由参数集描述,而参数空间有自然的几何性质和结构,使得人们考虑到几何方法对统计问题的处理。     

t——t检验的统计量

t 检验是衡量两个样本均数之差有无意义的重要方法。它是借助于“t 值”来进行评定的。若两样本均数之差为来自两个不同的总体所造成,则其差别有显著意义,反之,二者来自同一总体时,其差别无显著意义。“t 值”的计算公式为:     

δ-方法在统计量渐近分布中的应用??

δ-方法是概率论与数理统计教学中一极其重要的引理,在统计量渐近分布中用处十分广泛。本文主要通过实例说明了δ-方法在统计量极限分布中的应用。     

非线性热传导方程的渐近理论

本文采用整体迭代法,研究非线性热传导方程Cauahy问题的渐近理论,在Sobolev空间中,空间维数n 1时,证明了初值问题的适定性和形式近似解的合理性。     

对于轮和完全图的Ramsey函数的渐近上界

给出了当n趋向于无穷时, 对于不小于4的偶数m, 有r(Wm, Kn)≤(1 o(1))C1·(n)/(logn)(2m-2)/(m-2); 对于不小于5的奇数m, 有r(Wm, Kn)≤(1 o(1))C2(n(2m)/(m 1))/(logn)(m 1)/(m-1). 这里C1=C1(m)＞0, C2=C2(m)＞0. 特别地, C2(5)=12. 该定理是在Caro等给出的r(Cm, Kn)的渐近上界的基础上利用函数fm(x)=∫10((1-t)(1)/(m)dt)/(m (x-m)t) 得到的. 当n趋向于无穷时, c(n)/(logn)(5)/(2)≤r(K4, Kn)≤(1 o(1))(n3)/((logn)2). 本文还给出了r(Kk Cm, Kn)的渐近上界.     

U——learning与终身教育

终身教育理论作为一种最有影响的教育理论已得到世界各国的认可,成为越来越多的人选择的生存方式.本文通过分析U-learning时代的特征,探讨了U-learning时代教育领域的变化以及U-learning在构建终身教育体系中的作用.     

多维平稳时间序列谱估计量的渐近分布

作者在中对平稳时间序列谱密度的谱窗估计进行了研究,得出了此种估计量具有渐近无偏性和均方相合性的充分条件,并且求出了估计量的渐近均方误差的解析表示式。为了进一步研究此种估计量的大子样性质,我们必须求出估计量的渐近分布。本文将对由鞅差序列的滑动和所表示的线性多维平稳序列来讨论它的谱矩阵估计量的渐近分布,所得结果推广了沈志华在中所获得的一维平稳时间序列谱分布的结果,也是对作者中的结果的进一步深化。     

做好统计量教学培养学生统计观念

统计活动是一个包括数据收集、整理、描述和分析的完整过程。在这个过程中,学生需要借助一定的统计量或统计图表分析数据、做出选择、进行预测。统计量作为学生进行判断和预测的重要指标,在小学统计教学中不容忽视。教师应加强对统计量教学的研究,让学生在学习统计量的过程中感悟、体验,进而发展统计观念。     

统计量在统计推断中的关键作用分析

常用统计量及其分布,在实现用样本推断总体这个统计推断的主体思想中起着关键的作用,选取合适的统计量,再通过运算或逻辑推理来完成参数估计和假设检验是统计推断的主要步骤.正态分布、χ²分布、t分布和F分布是四个常用统计量的分布,通过归纳分析,揭示了在统计推断中灵活选择运用这些统计量的规律.     

体育统计中统计量描述应用分析

通过对描述统计量中的偏度和峰度值的应用进行分析,利用不同样本数偏度和峰度值的置信区间,为判断数值资料的分布特征,正确把握选择描述性统计量提供科学的理论依据.     

统计量在统计推断中的关键作用分析

常用统计量及其分布,在实现用样本推断总体这个统计推断的主体思想中起着关键的作用,选取合适的统计量,再通过运算或逻辑推理来完成参数估计和假设检验是统计推断的主要步骤.正态分布、χ~2分布、t分布和F分布是四个常用统计量的分布,通过归纳分析,揭示了在统计推断中灵活选择运用这些统计量的规律.     

对于无记名评分结果的概率统计处理

根据概率统计的原理,提出了一种保证统计结果的客观科学性的对无记名评分结果处理的可操作的方法。     

必须重视差异量的统计

有些学校在统计学生的学习成绩时,习惯统计某班某学科的算术平均分,并以此来权衡该班的学习情兄及教师的教学水平。这种统计的方法虽简便易行,得到公认,其实,它并不科学。 客观事物的数量关系,不仅要反映它的集中趋势,而且应该反映它的离中趋势。求算术平均数的方法;虽能反映样本的共性,却不能说明它的个性,它把各数据之间的差异掩盖起来了。因此,它不能真实     

关于统计量定义的讨论

统计量是数理统计中一个重要的基本概念,因此它的定义应该严格、准确,同时也应该使在进行教学以及论述数理统计问题时感到方便,简明。但现行许多版本的概率统计书中对统计量的定义方法或不够严密,或不够清晰,或定义范围过窄以至于使用上颇感不便,因此,有必要对统计量的定义加以讨论,并给出一些适合于不同教材使用的定义方法。为使讨论简明起见,我们仅选几本近年出版的概率统计书中关于统计量的定义加以分析,指出这些定义方法的不足之处,然后再提出我们的定义方法。     

顺序统计量及其分布

本文从分布函数的定义出发,对于一般的K(1≤k≤n)求出了X_K~(n)的分布函数,以及对于一般的i,j(1≤i相似文献   

活用统计量妙解中考题

在近年来的中考试题中,对统计知识的考查力度逐渐加大,贴近现实生活的考题逐渐增多,同学们应根据不同问题,选择不同的统计量来解决问题.下面举例说明如何快速、巧妙地解此类中考题.     

基于充分统计量的一种枢轴量构造方法

通过分析构造枢轴量进行置信区间估计的过程,说明参数估计中优良的点估计与区间估计的关系。在此基础上,根据Lehmann-Sheffe定理说明充分统计量在构造枢轴量进行置信区间估计时的作用,指出了在进行置信区间估计时利用充分统计量构造枢轴量的有效途径。