样本容量对总体均值区间估计精度的影响

在总体均值的区间估计中,样本容量对区间估计的精度有着重要影响。本文从理论上探讨了三种情况下总体均值区间估计精度的理论计算,并重点分析了样本容量对总体均值区间估计精度的影响原因,这对通过确定样本容量来控制估计精度以优化检测过程具有重要意义。     

最优区间估计问题的探讨

文中讨论了区间估计的最优性，并证明了最优区间估计的存在性，同时给出了一种寻求最优区间估计的方法．     

两指数分布总体参数比的区间估计

利用F-分布给出了两个指数分布总体的参数比的区间估计的方法,并研究了指数分布参数比的最短区间估计,通过实例介绍了最短区间估计方法的使用.     

参数的区间估计与假设检验的关系

本文对统计推断理论中区间估计和参数假设检验的相关性问题进行了分析,并对区间估计和假设检验的内在联系和区别进行了探讨.     

关于单参数指数分布的解析估计

针对有无删失观测数据的两种状况,研究单参数指数分布以及其中参数九的解析估计方法,并通过实例说明单参数指数分布对现实的指导作用．     

两种连续型随机变量未知参数的区间估计

区间估计是对总体分布中未知参数进行估计的一种重要方法,对指导实际生产有着重要意义。本文利用枢轴量方法,对指数分布和均匀分布中未知参数的置信区间的求法进行了讨论,对这两类分布中未知参数的区间估计有一定的指导作用。     

关于对数正态型元件平均寿命的区间估计

设有一批元件，其寿命X服从参数为μ，σ2的对数正态分布，即X－LN（μ，σ2），本基于元件的试验数据，在对该批元件平均寿命作出极大似然无编估计的同时，进一步给出了平均寿命的置信区间估计。     

关于"区间估计"应用型思维的培养

“格式化的菜单式”教学,改善了“区间估计”的理论式传统教学,使知识处理简单化、格式化、一体化、系统化,且极易操作,为高职教育和成人教育培养应用型人才提供了一些捷径。     

基于定数截尾数据指数分布参数的最短区间估计

根据定数截尾数据,给出了参数的常用区间估计和最短区间估计,另外,还介绍了最短区间估计的求法.     

Matlab数学软件在区间估计教学中的实验设计

区间估计是一种重要的参数估计方法．它既可以用来估计参数,在某些情况下又可以解决假设检验的问题。而传统的教学方法着重于区间估计的数学式理论推导,忽视了该课程在处理问题上与其他数学课程有着很大差异。为此,利用Matlab数学软件进行实验教学,通过编程计算和模拟仿真．对帮助学生掌握区间估计的算法．理解可信区间的涵义,激发学生对数理统计学的学习兴趣．深刻理解统计学的统计思想．都具有良好的作用。     

无失效数据下的参数及可靠度估计

对指数分布无失效数据的失效率,在先验分布为Gamma分布时,在引进失效信息后,给出了多层Bayes估计,并给出了可靠度的估计.     

基于最小二乘优化的高精度参数估计研究

研究了捕食者一被捕食者模型在不同观测误差条件下的非线性微分方程组参数估计问题．首先利用差分方法进行离散化,得到一个超定的线性方程组,进行最小二乘拟合优化;其次,考虑观测资料有误差而时间变量无误差的情况,通过利用周期取平均的方法,从而降低了数据的误差;最后针对时间变量也会有误差情况,对每个观测时刺的数据进行归整处理来降低时间上的观测误差,最后利用最小二乘拟合得到最优的参数值．     

分组数据在不等间隔检测时的参数估计

基于指数分布下的分组数据,在步加试验中,当观测时间段为不等间隔时,如何得到参数估计,井给出了证明.     

变系数回归模型的参数估计

讨论了变系数回归模型中变系数的加权最小二乘估计和变系数的加权可估函数的线性估计的最优性;推广了Gauss-Markov定理;并且构造出参数σ2的估计量.     

双参数指数分布母体的参数估计

对论双参数指数分布母体的参数估计，给出两种求参数置信区间的方法．     

泊松分布中参数的经典估计与Bayes估计的相等关系

文中证明了泊松分布中未知参数的矩估计和最大似然估计,一定存在一个先验分布,使其贝叶斯估计就是该经典估计的结论.     

基于MCMC方法的混合高斯模型的参数估计

提出用混合高斯分布来逼近任何一个分布函数,采用MCMC方法来估计参数,在无先验信息的条件下,模拟证明了用此方法估计参数的优良效果．     

线性指数分布参数的Bayes估计

对给定容量为n的线性指数分布样本X1,X2,…,Xn,在Linex损失函数下,利用共轭先验分布讨论线性指数分布参数θ的Bayes估计,多层Bayes估计,E-Bayes估计和极大似然估计.     

置入式广告营销刍议

在商业世界里,广告几乎无处不在,它集中全力唤起消费者的购买欲望。现在,把商品广告深藏在电影或电视节目里面的置入式广告营销开始悄悄地影响消费者的购买决定。