2006年, 第22卷, 第1期　刊出日期：2006-02-20

  

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学术论文
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  重复试验随机效应模型误差方差的齐性检验$(k=2)$

  张新育

  应用概率统计. 2006, 22(1): 0-0.

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  本文对重复试验次数为2的随机效应方差分析模型, 给出了误差方差齐性, 即$H_0:\sigma_1^2
  =\sigma_2^2\leftrightarrow H_1:\sigma_1^2\ne\sigma_2^2$的一种具有相合性的检验方法\bd
  并对三个常见模型给出了检验统计量和拒绝域的具体表达式, 最后是两个应用实例\bd
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  关于广义线形回归参数极大似然估计相合性的若干问题

  丁洁丽

  应用概率统计. 2006, 22(1): 1-9.

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  本文在广义线性回归中响应变量服从指数型分布且有自然联系的情况下, 讨论了 模型参数的极大似然估计的相合性条件有关的若干问题.
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  NA阵列行和最大值的若干极限定理

  吴群英;王远清;伍艳春

  应用概率统计. 2006, 22(1): 56-62.

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  本文研究NA阵列行和最大值的弱大数律、$L_p$收敛性和完全收敛性, 所获结果丰富和推广
  了前人的一系列结果
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  用蒙特卡罗方法求取广义线性混合模型之最大似然估计:应用于求取乳癌死亡率之小区域估计

  陈永成;Stephen W. Raudenbush

  应用概率统计. 2006, 22(1): 69-80.

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  本文使用蒙特卡罗方法, 求得广义线性混合模型之最大似然估计, 并提供用来评估统计
  参数之收敛和精确度之实用方法\bd 仿真研究显示无偏之固定效应参数估计, 而方差分
  量估计之误差则相近于前人结果\bd 应用举例为使用泊松分布求取乳癌死亡率之小区域
  估计.
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  广义线性度量误差模型

  李勇;唐守正

  应用概率统计. 2006, 22(1): 81-88.

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  在线性度量误差模型中, 需要假设所有变量的观测值都含有未知度量误差\bd 因而
  该模型不适用于一部分变量的观测值含有度量误差、而另一部分变量的观测值可精
  确得到的情况\bd 为此, 本文提出了广义函数、结构和超结构关系线性度量误差模
  型\bd 进一步, 这里还讨论了这些广义线性度量误差模型中参数的最小二乘和极大
  似然估计方法, 给出了参数估计的表达式
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  广义线性模型中方差函数的非参数估计

  陈夏

  应用概率统计. 2006, 22(1): 337-346.

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  本文提出了$\sigma(u)$的一种改进的估计$\wh\sigma_n(u)$, 在一定的条件下证明
  了$\sup\limits_{u}|\wh\sigma_n(u)-\sigma(u)|$相对于[1]中的估计以更快的速度
  依概率收敛于0, 并修正了定义区间.