简介：在NA相依样本下，研究固定设计非参数回归权函数估计的强相合性和完全收敛性，获得了一些较合理的充分条件，较好地推广和改进了Georgiev在独立情形下所得到的相应结论。

简介：在“平方损失”下，研究了非指数分布族参数θ的经验Bayes估计，首先利用概率密度函数的核估计，构造了位置参数的经验Bayes（EB）估计量，在适当的条件下获得了它的收敛速度．

简介：方差分析用Ｆ统计量进行检验，Ｆ＝Ｓ２ＡＳ２ｅ，Ｓ２Ａ为因素Ａ的组间方差，Ｓ２ｅ为剩余方差．实际上，Ｓ２Ａ、Ｓ２ｅ都是方差σ２的估计量．本文简介组内观测值个数相等情形单因素方差分析的参数估计方法．（双因素方差分析的估计方法类似）１．组间方差等于样本平均...

简介：介绍了数学实验的背景，MATLAB用于数学实验的优势，并利用参数估计的大样本性质，并通过随机模拟方法求出π的近似值和随机变量的数字特征及分布函数．模拟试验结果表明，由该方法得到的估计值与理论值的误差很小．

简介：本文综合近邻权函数法及最小二乘法，用两阶段最小二乘估计的方法得到了半参数EV模型中参数的估计量及其强相合性，渐近正态性。同时也得到了非参数函数的估计量及其强相合性，一致强相合性。

简介：考虑线性模型Y=Xβ+ε,Y是可观察的n维向量,ε和β是不可观察的n维和p维随机向量;E（β）=Aα,VAR（β）=σ2△≥0;E（ε）=0,VAR（ε）=σ2V≥0;E（εβ＇）=0;X,A,△,V皆为已知矩阵;α∈Rk,σ>0皆为未知参数,本文首次提出矩阵损失函数,并给出了（Sα,Qβ）的估计（L1Y+α,L2Y+b）在非齐次估计类中可容许的充要条件。

简介：给出了两均匀分布的最大次序统计量的密度函数,并讨论了两均匀分布参数之比的通常区间估计、最短区间估计及假设检验方法.最后,根据实例求出了这两种区间估计及其区间长度,并得出了相应的结论.

简介：在微积分范围内给出了参数θ的函数f(θ)的极大似然估计.

简介：本文给定一截尾样本，在熵损失函数下，研究了两参数指数威布尔分布尺度参数在先验伽玛分布下的Bayes估计，并给出了该参数的Bayes区间估计。

简介：考虑一般的分块半相依线性回归（SUR）模型及其相应的简约模型，给出简约模型下未知回归系数及其可估函数的协方差改进估计仍是分块SUR模型下相应参数的协方差改进估计的一个充要条件．

简介：证明了相协样本下密度函数的核估计在有限个不同点上的联合渐近分布为多维正态分布．

简介：Thispaperdiscussestheintervalestimationsmethodfortheparametersandotherreliabilitycharactersofathree-poxameterWeibulldistribution.Accordingtothefiducialdistrlbutiontheoryoftheparameter,theauthorpresentstheconfidenceintervalsoftheporameters,thereliabilityandthereliablelife.Anexamplemadsimulationresultsaregiven.Itisshownthatthemethodpresentedinthispaperispracticableandworthnoticing.

简介：本文提出的MMD算法用于提高模型区别错误信息和正确信息的能力．利用该算法在对模型的参数进行重估计时．涉及到复杂的目标函数的梯度运算．击运用矩阵运算使得梯度运算变得简单明了，因此本文给出了MMD算法下的HMM参数重估计的矩阵表示形式并给出了证明．

简介：基于项目反应理论,文章先将双参数Logistic模型中的答对概率视为被试的得分率,采用最小二乘估计法先后对多级评分模型中的项目参数和能力参数进行估计,再根据已知条件将所得的结果加以迭代,提出了一种实用性很强的参数估计方法.

简介：考虑半参数回归模型Y(j)(xin,tin)=tinβ+g(xin)+e(j)(xin),1≤j≤m,1≤i≤n.利用最小二乘法和权函数估计方法,定义β,g的估计量βm,n和gm,n(x),在负相依样本及较弱的条件下证明了这些估计的强相合性,得到了与独立情形一致的结论.

简介：Bhattacharyya和Soejoeti(1980)对步进应力加速寿命试验提出损伤失效率模型(TFR模型).本文针对TFR模型,对两参数Weibull分布,在步进应力加速试验下给出了参数的近似极大似然估计和逆矩估计,并通过Montr-Carlo模拟考察了估计的精度,比较了各估计的优劣.

简介：本文研究非零的面积平均P叶函数f(z)的对数面积估计，得到其对数面积不等式．

简介：研究了一类用于时间序列建模的混合自回归滑动平均模型，该模型是由m个ARMA分量经过混合得到的，给出了混合自回归滑动平均模型参数估计的期望极大化（EM）算法，从而得到了混合系数和分量模型的参数，通过仿真说明了其有效性。

简介：文献[1]提出了相关系数平稳过程并讨论了它的参数估计方法，其参数估计值采用了数值迭代法·本文在[1]的基础上对一种特殊的相关系数平稳序列的均值和方差提出一种具体的解决方法·得到了确切的均值和方差的参数估计表达式．

简介：在GPS和测绘等领域中，混合整数线性模型是非常重要的一种模型。本文在混合整数线性模型参数的最小二乘估计的基础上，证明了该估计量的弱相合性。MonteCarlo模拟验证表明，各参数估计的相合效果明显。