搜索法求最短置信区间的近似值

密度函数为不对称的单峰分布中未知参数的最短置信区间的求解非常繁琐，用搜索法可以快捷地得到最短置信区间的近似值。     

两种非正态分布参数的区间估计与假设检验

本在Dugue定理的基础上进行推论，从而给出瑞利分布和指数分布的量信区间．由此给出了按照一定的显性水平拒绝或接受假设Ha:0=a0或假设H0:θ=θ0的方法。     

指数分布参数基于不完全样本的区间估计

对于不完全样本讨论指数分布总体参数的区间估计问题,利用完全样本中的任意两个顺序统计量构造出区间估计所需的枢轴变量,并讨论了相应的分布函数和密度函数。即使只知道样本观测值中任意的两个顺序统计量值,也可以计算出总体参数的置信区间.在大样本的情况下,给出了枢轴变量的近似分布,可以构造总体参数的大样本近似置信区间。     

正态分布基于顺序统计量的一个结果

关于正态分布总体给出了由两个顺序统计量构成的一个函数，并讨论了其概率分布。这个结果可用于不完全的样本数据以及样本中可能存在异常值时，正态总体位置参数的区间估计。     

可靠度的置信区间估计及其检验

对于位置-尺度参数分布,本文提供了可靠度的置信区间估计以及假设检验的一种方法,这种方法适用于Ⅱ型截尾样本或逐次Ⅱ型截尾样本。     

对数正态分布密度函数有关参数的计算及其成因讨论

对数正态分布是介于Г－分布和正态分布之间的重要分布律，在地质科学中有着广泛的应用；本文计算了对数正态分布的数学期望，方差和极大值，并讨论了对数正态分布的成因。     

双参数指数分布均值、分位数、生存概率的置信区间估计

给出了双参数指数分布的均值、p分位数的三种置信限,并通过Monte Carlo方法对三种方法进行模拟.同时给出了生存概率的广义枢轴量,并对其进行了模拟研究.模拟结果表明:由广义推断方法给出的置信限在中小样本的情况下表现良好,尤其在样本量较小的情况下广义置信限比基于正态修正得到的近似置信限有更好的表现,而且相比于精确方法,广义推断方法大大降低计算的复杂度;且基于广义推断方法得到的生存概率的置信区间在中小样本时接近名义置信水平,平均置信长度较小.     

两种非正态分布参数的区间估计与假设检验

本文在Dugué定理的基础上进行推论,从而给出瑞利分布和指数分布的量信区间,由此给出了按照一定的显著性水平拒绝或接受假设H_0:б＝б_0或假设H0:θ=θ_0的方法。     

多元退化正态分布参数的极大似然估计

设m维随机向量y服从多元退化正态分布,即y～Nm（μ,V）,其中V≥0且|V|＝0.本文利用矩阵的广义道作为表示工具来讨论参数μ,V的极大似然估计,得到了与非退化情形下表达形式—致的似然估计的一般表达式.     

基于小波的LTV系统的参数识别

本文将小波理论应用于LTV(linear time-varying)系统的模态参数识别，首先将系统的微分方程投影到由Daubechies尺度函数张成的子空间中去，然后根据系统的输入及输出，求出在各个微小时间段上与系统相对应的微分方程的系数，最终实现在整个时间段上系统时变参数的识别。     

指数分布参数基于不完全数据的区间估计

对不完全样本观测数据,讨论了指数分布总体参数的区间估计;给出了构造置信区间的一种方法并推导出了相应的分布密度函数表达式;并说明了该方法在样本中可能存在异常值时的应用。     

分组数据场合指数分布参数的渐近置信估计

利用指数分布的若干个样本分位数,建立线性回归模型,由获得的广义最小二乘估计的渐近正态性,得到分组数据场合分布参数的渐近置信估计。在样本足够大的情况下,该方法简单有效。     

一般分布参数固定宽度的序贯置信区间

在区间固定宽度下,设计了参数矩估计的序贯置信区间程序,讨论了参数序贯置信区间的性质,当宽度d趋于零时,研究了N的渐近性质,获得了其渐近有效性和渐近相合性等。     

平方损失下参数区间有界时位置参数函数和尺度参数函数的Г－minimax估计

对位置参数函数和尺度参数函数的Г（λ，τ）－ｍｉｎｉｍａｘ估计，给出了Г（λ，τ）中两点先验是最不利先验的充分条件，证明了关于两点最不利先验的Ｂａｙｅｓ估计就是Г（λ，τ）－ｍｉｎｉｍａｘ估计。     

传感器网络中基于置信区间的数据聚合策略

为了减少能耗对于无线传感器网络生存时间的影响．提出了一种置信区间和禁忌算法相结合的数据聚合算法(CBTA)．CBTA根据簇内节点所采数据呈高斯分布的特点,使用抽样样本设定置信区间与总量模型的对比,有效地减少了数据发送量;同时为避免出现采集热点,采用禁忌算法对抽样数据进行禁忌水平线限制．与相关研究相比,CBTA采用全新的数据发送方式,能够有效降低能耗．仿真实验证明,CBTA能够很好地满足不同用户准确率的要求,且在网络寿命上大幅度优于同类算法．     

截尾数据下威布尔分布的参数估计问题

针对截尾寿命试验数据对相关寿命分布及其参数进行统计推断问题,根据可靠性统计理论,研究了在截尾数据条件下,威布尔分布中的形状参数β及特征寿命参数η的点估计和区间估计．结合实例,验证了估计方法的可行性,可供可靠性工程界作为参考．     

齿轮可靠性试验数据分布优化估计

基于优化理论的原理和特点,结合可靠性试验数据分布的估计方法－－回归分析法和极大似然函数法,提出了一种新的分布参数优化估计方法,通过一组具体的试验数据,论述了威布尔分布和混合威布尔分布的分布参数的优化估计过程,应用表明,这种方法简单实用,求得的分布参数估计值更加精确合理。