具有部分缺失数据时两个威布尔分布的估计和检验

文中讨论了部分缺失数据两威布尔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,并探讨了基于精确分布的检验问题．     

M—Z型序列密度估计的均方相合性和强相合性

给出p阶M－Z型随机变量序列的密度核估计的均方相合性和强相合性，并在独立情形下也讨论了有关结构。     

基于变权系数法的多目标非劣解的模糊决策

介绍了一种基于目标重要度的多目标优化非劣解的模糊决策方法,本方法通过权系数的随机变化而得到了在目标空间内分布均匀数量众多的Pareto最优解集,并通过Pareto最优解其自身信息对解集进行分类,给出代表个体,方便决策者从中选择适合自己的Pareto最优解.     

非参数回归中最近邻中位数估计的渐近性质

给出了独立同分布随机误差情形下在非参数回归中最近邻中位数估计的强相合性和渐近正态性。     

关于Γ-分布参数的估计量

本文给出了Г-分布G（α,β）参数α的修正矩法估计量和参数β的修正极大似然估计量,并证明了它们具有无偏性和强相合性．     

双截尾指数分布的统计性质

该文提出了一类新的分布-双截尾指数分布,给出参数的点估计及估计的相合性和渐近分布,并利用渐近分布得到未知参数的置信区间,最后通过数值模拟验证了参数估计的优良性。     

两个0-1总体具有部分缺失数据时的估计和检验

文章主要讨论了两个0-1总体均具有部分缺失数据时的参数的极大似然估计,并证明了估计的强相合性和渐进正态性,给出了大样本场合下的似然比检验统计量的极限分布。     

逐步二型删失数据下广义Pareto分布的参数估计

逐步二型删失数据在生存分析中的应用较为广泛,因此在逐步二型删失数据下推导了广义Pareto分布中的尺度参数的极大似然估计与Bayes估计的估计形式,并在平方损失函数下,基于MCMC方法与Lindley近似法,给出了广义Pareto分布尺度参数的Bayes估计.结果表明：贝叶斯估计方法优于极大似然估计方法,MCMC后验抽样下的Bayes估计优于Lindley近似方法.     

基于缺失数据下混合Pareto分布参数的估计

文章运用矩估计的方法,研究当数据不完整的情况下混合Pareto分布总体参数估计问题.首先,由矩估计法解得的统计量满足相合性和渐近正态性.然后,由随机模拟得出两参数估计的均方误差.最后,通过观测均方误差结果验证其具有可行性.     

序约束下两个Pareto总体参数的Bayes估计

Pareto分布是意大利经济学家Pareto将其作为一种收入分布介绍的,一个多世纪以来,它不仅在经济收入模型中得到应用,而且在更广泛的应用领域中也越来越受到重视。对Pareto分布主要作了以下两方面的工作：（1）在平方损失函数下,讨论了序约束下对任何先验分布的两个Pareto总体参数的Bayes估计,给出了序约束下在给定先验分布时的两个Pareto总体参数的Bayes估计的精确形式,同时证明了该估计是可容许的。（2）在熵损失函数下,讨论了序约束下对任何先验分布的两个Pareto总体参数的Bayes估计,给出了序约束下在给定先验分布时的两个Pareto总体参数的Bayes估计的精确形式,同时证明了该估计是可容许的。     

论教学评估干系人的管理

教学评估的成功缘于许多因素。主要讨论的是在教学评估中不能被忽视的重要因素———教学评估干系人的管理。讨论的问题包括三个方面:谁是教学评估干系人?教学评估干系人如何影响教学评估?在努力满足项目教学评估干系人需求的同时对他们的管理应采用什么方法?     

证据法中推定的几个问题——兼评最高法院司法解释中的相关规定

证据法中的推定是一种特殊的证明规则,法律（广义）基于特定目的将诉讼中的某些事实预设为真实,法院在不存在合理反证的情况下,应该直接认定这些事实。它仅指法律上可反驳的推定,所谓事实上的推定和无基础事实的推定均不是证据法上的推定。适用推定必须遵守法定程序。推定的存在及其效力,应依裁判地的法律加以确定。     

深空卫星通信中低信噪比下GMSK信号的捕获

文章对低信噪比下GMSK信号的捕获算法进行了研究,主要涉及帧结构设计、信号到达检测和频偏精估计等内容.详细介绍了频偏存在时信号到达检测方法、频率精估计的有关特点,并给出频率估计的仿真结果.     

从"先验演绎"看"先天综合判断"理论

文章以“先验演绎”的学说为基础,分析讨论“先天综合判断”理论。“先验演绎”学说反映了先天综合判断的基本性质和特点,在先验演绎的基础上,对先天综合判断在数学和自然科学上何以可能给予进一步的说明。     

一般Gauss-Markov模型中参数岭估计的可容许性的一个证明

讨论一般Gauss-Markov模型中参数岭估计的有关问题，并在均方误差矩阵意义下，证明了一般岭估计在线性估计类中是否容许估计。     

广义指数分布在恒加试验中的参数估计

针对分组数据情形,研究其参数估计的文献甚是少见.鉴于如此,这篇文章探讨了广义指数分布在恒加试验中,基于分组数据的参数估计问题,并利用EM算法给出了参数估计的显性表达式,最后通过Monte Carlo模拟说明了估计方法的有效性和可行性.     

论中小学素质教育评价机制的建构

构建科学的、具有可操作性的素质教育评价体系和机制，是实施素质教育的关键。目前，素质教育评价的功能应定位于把住基础教育的底线，素质教育评价机制的构建应面向实践，走体制创新的路子。     

The Impact of Omitted Responses on the Accuracy of Ability Estimation in Item Response Theory

Practitioners typically face situations in which examinees have not responded to all test items. This study investigated the effect on an examinee's ability estimate when an examinee is presented an item, has ample time to answer, but decides not to respond to the item. Three approaches to ability estimation (biweight estimation, expected a posteriori, and maximum likelihood estimation) were examined. A Monte Carlo study was performed and the effect of different levels of omissions on the simulee's ability estimates was determined. Results showed that the worst estimation occurred when omits were treated as incorrect. In contrast, substitution of 0.5 for omitted responses resulted in ability estimates that were almost as accurate as those using complete data. Implications for practitioners are discussed.     

论发展性学生评价

发展性学生评价更加关注学生的明天，用多元化、多视角的评价促进学生各方面发展，以生活化、情景化的评价为学生未来的发展打好基础。相对于传统学生评价，我们不难看出它的优势所在。在育人过程中，采用这样的发展性学生评价，将对学生发展和我们的教育事业都有很大帮助。     

正态总体方差的贝叶斯区间估计

区间估计是数理统计的一个重要内容,分析了贝叶斯可信区间估计与经典置信区间估计的区别,推出了正态总体方差的贝叶斯可信区间,数值分析表明可信区间比置信区间更精确。