R.V.期望的区间估计与R.V.的预测区间

本文指出了《应用概率统计》P_(155)一元线性回归预测问题的一处错误,给出了正确的结果.     

将集对分析应用于区间估计的探讨

本从集对分析中的倒数型对立出发，讨论了完成总体参数区间估计的一种集对分析方法而并不要求总体分布为正态。作认为这是对数据处理的探索性方法的一种探讨。     

正态分布标准差的区间估计的"优化"

研究了正态总体标准差δ的区间估计,提出了在δ的全体置信水平1-a的区间估计所构成的类中,通过构造理论构造出一个“平均最短长度”δ的区间估计,其结果优于韩文俊1986年在华东工学院学报上提出的“正态总体标准差δ的区间估计方法”.     

均匀分布中参数的区间估计

在均匀分布场合中,分别用枢轴量法、参数的Bayes的估计、信仰水平为1-α的区间估计方法,并给出了三个不同的区间估计,并对这三个区间做了总结.     

正态分布下区间估计与假设检验内在联系的SPSS分析

区间估计和假设检验从不同角度,借助样本信息对总体相关参数做出统计推断．通过构造具体实例,对在一特定置信水平下的区间估计及三种显著性水平下的假设检验的推断结果进行了分析．结论表明,所采用的是同一个样本、同一个统计量和同一种分布,二者之间可以互相转化;二者都以小概率原理作为推断的理论依据;二者统计决策具有一致性．     

正态分布下区间估计与假设检验内在联系的SPSS分析

区间估计和假设检验从不同角度,借助样本信息对总体相关参数做出统计推断．通过构造具体实例,对在一特定置信水平下的区间估计及三种显著性水平下的假设检验的推断结果进行了分析．结论表明,所采用的是同一个样本、同一个统计量和同一种分布,二者之间可以互相转化;二者都以小概率原理作为推断的理论依据;二者统计决策具有一致性．     

定数截尾指数分布参数的最短区间估计

设随机变量Ｘ服从指数分布ｆ（ｘ,θ）＝１θｅ－ｘθｘ≥００ｘ＜０｛且Ｘ（１）≤Ｘ（２）≤…≤Ｘ（ｒ）为替换定数截尾子样,ｎ为投试样品个数（ｒ≤ｎ）。研究了具有一致最小平均长度的区间估计。给出了指数分布平均寿命参数θ的具有一致最小平均长度的区间估计为２ｒ＾θｒ,ｎＸ２Ｐ１（２ｒ）≤θ≤２ｒ＾θｒ,ｎＸ２Ｐ２（２ｒ）。相应地,指数分布平均失效率参数λ＝１θ的具有一致最小平均长度的区间估计为：Ｘ２１－α（１－１ｔ０）（２ｒ）２ｒ＾θｒ,ｎ≤λ＝１θ≤Ｘ２αｔ０（２ｒ）２ｒ＾θｒ,ｎ,同时给出了具有一致最小平均长度区间估计的计算方法和数值用表。     

将集对分析应用于区间估计的探讨

本文从集对分析中的倒数型对立出发，讨论了完成总体参数区间估计的一种集对分析方法而并不要求总体分布为正态。作者认为这是对数据处理的探索性方法的一种探讨。     

定数截尾指数分布参数的最短区间估计

设随机变量Ｘ服从指数分布ｆ（ｘ,θ）＝（１／θｅ＾－ｘ／θｘ≥０,０,ｘ〈０,且Ｘ（１）≤Ｘ（２）≤…≤Ｘ（ｒ）为替换定数截尾子样,ｎ为投试样品个数（ｒ≤ｎ）研究了具有一致最小平均长度的区间估计,给出了指数分布平均寿命参数θ的具有一致最小平均长度的区间估计的２ｒθｒｈ／Ｘ＾２Ｐ１（２ｒ）≤θ≤２ｒθｒｎ／Ｘ＾２Ｐ２（２ｒ）。相应地,指数分布平均失效率参数λ＝１／θ的具有一致最小平均长度的区间估计为     

关于污染数据的区间估计

讨论了具有如下形式Xi=(1-α)X( 0 )i +αWi,i=1,2 ,… ,n的污染数据的参数估计 ,其中X( 0 )i =γ +βμi+εi,εi～N(0 ,σ21) ,Wi～N(0 ,σ22 ) ,给出α的区间估计 ,并给出γ ,β的点估计 .     

一种成败型试验数据的环境因子区间估计方法

在水中兵器工作可靠性评定过程中,通常存在样本量不足的问题,需要利用环境因子将陆上试验等信息折算为实航试验信息.本文提出了一种不同环境下水中兵器成败型试验数据的环境因子区间估计方法,并给出了计算实例.该方法计算简便,能较好的反应出不同产品间的差异性,能较好的满足工程实践需要.     

线性回归模型参数的贝叶斯区间估计

利用贝叶斯统计推断方法 ,给出了正态线性回归模型Y =Xβ e未知参数 (回归系数和误差方差 )的后验置信概率 1 -α的区间估计。     

广义区间数及其运算

以向量及一一对应为直观背景，在分析了现行区间运算规则弊端的前提下，引入了虚区间的概念，建立了一种新的区间运算规则，讨论了这种运算规则的性质及区间数的一些代数结构，给出了区间数的模的概念及一些基本性质。     

双参数指数分布的信仰区间估计

用信仰推断方法，给出了双参数指数分布的门限参数弘和尺度参数盯的信仰区间估计，并与由枢轴量方法得到的置信区间估计进行了比较，说明在一般场合下，门限参数μ的信仰区间估计优于由枢轴量法得到的区间估计．     

一种基于区间估计的粒子滤波算法

针对非线性、非高斯系统的状态估计问题,本文提出了一种基于区间估计的粒子滤波算法．新算法从辅助粒子滤波算法的理论出发,首先对系统状态的期望值进行区间估计,然后在该区间上均匀采样,并利用当前观测信息进行修正,最后得出滤波结果．为了保证估计区间的有效性和算法计算效率,本文给出了区间扩展条件．由于算法直接在区间上均匀采样,不仅避免了重采样带来的样本贫化,而且保证了粒子的多样性．实验结果表明,该算法具有较高的滤波精度,明显优于一般的粒子滤波算法．     

指数分布在截尾数据下参数的区间估计

针对截尾数据的参数的区间估计问题,通过构造差分给出了指数分布在截尾数据下参数的区间估计。     

投入产出区间分析

文［１］首次提出了区间数投入产出模型文［２］，［３］中用该模型讨论了各种经济关系和优化问题该文不仅总结了上述的系列工作，而且更全面地提出了各种消耗和各种需求下的经济关系，使得这一理论更加完善     

污染数据回归分析参数的区间估计

截断数据是生存分析的重要研究内容，而关于污染数据的分析在近几年也越来越受到人们的重视，研究简单回归模型：Xi^(0)=γ βμi εi,i=1,2,…，n其中，Eεi=0,Eεi^2=σ1^2;但X1^(0),X2^（0）,…，Xn^(0)受到另一独立同分布随机变量序列W1，W2，…，Wn的污染，Wi与Xi^(0)独立，仅能观察到污染数据Xi=(1-α）Xi^(0) αWi，i=1,2,…，n，给出回归参数γ，β的区间估计。     

基于区间进化算法的区间套构造及其应用

针对传统的二分法在构造区间套求方程的根时存在收敛速度慢、精度低,而且在一个区间内只能搜到一个根的问题,提出了一种新的区间套构造方法——区间进化算法.该算法集区间算法和进化策略算法为一体,能在较短的时间内构造区间套求得方程的根.实验数据表明,该算法同传统的二分法相比,收敛速度快,精度高,能计算出方程的多个或全部实根,是一种有效的区间套构造方法.