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2008年, 第24卷, 第4期 刊出日期:2008-07-15
  

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    学术论文
  • 韩四儿,田铮,王红军
    应用概率统计. 2008, 24(4): 337-344.
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    本文研究了厚尾相依序列的均值变点估计. 证明了变点的CUSUM估计的一致性并得到了收敛速度.
    在方差无穷的情况下推广了H\'{a}jek--R\'{e}nyi不等式.
  • 蔺香运,王向荣,张瑞
    应用概率统计. 2008, 24(4): 345-353.
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    本文讨论了一类基于无穷区间的倒向随机微分方程解的存在唯一性及其性质. 由方程解定义一类非线性g-期望, 并讨论其在经济金融中的应用.
  • 范永辉, 王松桂
    应用概率统计. 2008, 24(4): 354-360.
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    对含有两个方差分量的线性混合模型, 本文构造了方差分量的一个线性估计类, 它包含许多常见的方差分量估计. 在这个类中我们建立了容许性的必要条件, 据此得到了两个新的改进估计. 最后我们讨论了方差分量的非负估计, 得到了优于方差分析估计和Tatsuya估计的正估计.
  • 郑明, 杜玮
    应用概率统计. 2008, 24(4): 361-370.
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    本文将经验似然的方法应用到同时包含截断和缺失数据的情况. 通过定义调整后的经验似然比, 证明它服从$\chi^2$分布. 利用随机模拟, 比较经验似然和正态方法的优劣. 结果发现经验似然方法在很多情况下都优于正态方法.
  • 刘欣,陈惠,费鹤良
    应用概率统计. 2008, 24(4): 371-380.
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    本文研究了对数正态分布数据在分组与删失情形下参数的估计问题. 一是给出未知参数的极大似然估计存在且唯一的充要条件. 二是利用EM算法对参数值进行了估计.
  • 梁冯珍, 史道济
    应用概率统计. 2008, 24(4): 381-387.
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    本文研究离散型随机变量之间的相关性度量, 讨论了最小次序统计量和最大次序统计量的渐近独立性, 给出了计算最小次序统计量和最大次序统计量的Kendall和Spearman秩相关系数的公式.
  • 孙学波
    应用概率统计. 2008, 24(4): 388-398.
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    本文主要讨论了多重混料系统上Scheff\'{e}模型的最优设计问题. 在本文中, 提出并证明了一个基于单纯形和正定二次型的不等式, 并应用这个不等式解决了多重混料系统上多项式模型的$D$-最优和$A$-最优设计的结构问题, 找到了一个构造最优设计的新方法.
  • 刘立新, 程士宏
    应用概率统计. 2008, 24(4): 399-406.
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    本文给出了具有不同分布NA随机变量列满足一类强大数律的充分必要条件, 从而将Egorov对独立随机变量列建立的结果推广到NA随机变量情形; 作为应用, 我们还建立了一个新的强大数律.
  • 赵林城, 吴小燕, 杨亚宁
    应用概率统计. 2008, 24(4): 407-420.
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    在线性模型中M-方法可以用于线性假设检验, 其中M检验、Wald检验和Rao的计分型检验是最常用的检验准则. 但是在计算这些检验的临界值时都涉及到未知参数的估计. 在本文中我们利用随机加权的方法来逼近这些检验的原假设分布. 结果表明在原假设和局部对立假设之下随机加权统计量的渐近分布与原检验统计量在原假设之下的渐近分布相同. 因此我们不需要对冗余参数进行估计,
    利用随机加权的方法就可以得到这些检验的临界值. 而且在局部对立假设之下可以实现对功效的计算. 当取不同的误差分布和不同的随机权时, 我们对本文的方法进行了蒙特卡洛模拟. 结果表明用随机加权方法来逼近原假设分布是非常精确的.
  • 王静龙, 李贵军
    应用概率统计. 2008, 24(4): 421-431.
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    本文基于Aligned秩给出了用于解完全区组设计有方向检验问题的, 我们称之为$C$-检验的检验方法. 本文分别对每个试验单元仅有一个观测值以及等重复观测值和不等重复观测值各种情形下的$C$检验进行了讨论, 并在原假设$H_0$成立时计算了上述各种情形下$C$检验统计量的数学期望和方差, 且证明了$C$检验统计量的渐近分布为正态分布.
  • 张琼~~郭大伟
    应用概率统计. 2008, 24(4): 432-440.
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    本文主要研究了在统计信号处理当中具有广泛应用的二维带白噪声指数信号模型中参数估计的Bootstrap逼近, 借助于回归模型中Bootstrap逼近的构造方法, 给出了二维指数信号模型参数的自助估计, 并证明了自助估计具有强相合性. 最后采用了Monte-Carlo法对所提的方法进行随机模拟, 模拟的结果表明当噪声不服从正态分布时, Bootstrap方法的估计效果优于最小二乘估计.
  • 罗季
    应用概率统计. 2008, 24(4): 441-448.
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    已知的线性模型的更新方程是在对模型加了不相关误差结构的约束, 或只对带有固定参数的一元线性模型考虑的. 本文考虑具有相关误差的多元线性模型下的更新方程, 给出了在补充参数, 数据或指标时, 未知参数阵的最佳线性无偏估计及残积阵的更新方程. 公式适用于固定参数与随机参数两种情形.