瑞利（Rayleigh）分布的先验似然估计

研究了瑞利分布中参数θ的有先验信息的极大似然估计,并讨论了其估计的性质,得到了其估计具有渐进无偏性和相合性.     

非线性模型参数的经验欧氏似然估计的渐近性

本文构造了非线性模型中参数的经验欧氏似然比统计量,并证明了该似然估计的强相合性和渐近正态性。     

对威布尔分布之参数γ的似然方程的讨论

本文从理论上探讨了关于γ的似然方程解的存在性及γ的极大似然估计,给出了若干结果,并说明当m也是待估计参数时,不宜用解似然方程的方法求γ的极大似然估计.     

拟似然非线性模型的统计诊断

研究了经验似然估计下的拟似然非线性模型的统计诊断问题。首先给出了模型经验似然比函数,进而求出模型的经验似然估计;再基于数据删除模型推导出参数的一阶近似公式,并提出了经验Cook距离;最后通过对实例的分析,验证了该统计方法的有效性和合理性。     

和极大似然估计──一种新的估计准则

经典的极大似然估计和抗差的广义极大似然估计都是将随机样本看成独立积事件，在积概率最大的准则下，求参数估值，前者不能抗拒粗差，后者能抗拒粗差。和极大似然估计是将随机样本看成独立和事件，在和概率最大的前提下，求参数估值，从理论分析和计算结果来看，和极大似然估计优于积极大似然估计。     

余重对数二元模型的似然及惩罚似然估计

对３种抽样方式讨论了余重对数二元回归概率模型的极大似然估计和极大惩罚似然估计。并对数据及模型作了进一步的推广。     

两阶段Logistic模型的渐近正态性

研究了第1阶段是序贯模型和第2阶段是累积Logistic模型的两阶段模型。在‖xn‖=o log()n和∑ni=1ziz’i的最小特征根大于cnα(对某个c>0,α>0)等条件下,证明了两阶段模型中极大似然估计的渐进正态性。     

截尾数据下Weibull模型的参数估计

寿命试验是可靠性试验中的基本项目之一 .用截尾试验数据对各种寿命分布中的参数进行估计是可靠性领域中的重要问题 .本文研究了在定数截尾试验和定时截尾试验的寿命数据下 ,Weibull分布中的特征寿命参数α及形状参数β的极大似然估计     

部分线性EV回归模型中的极大经验似然估计

针对带有协变量误差的部分线性回归模型的估计问题,利用经验似然方法,在一定条件下,证明了所得到的未知参数的极大经验似然估计具有渐近正态性．同时获得了非参数估计的最优收敛速度O_P(n~(-1/3))．     

截尾数据下 Weibull模型的参数估计

寿命试验是可靠性试验中的基本项目之一.用截尾试验数据对各种寿命分布中的参数进行估计是可靠性领域中的重要问题.本文研究了在定数截尾试验和定时截尾试验的寿命数据下,Weibull分布中的特征寿命参数α及形状参数β的极大似然估计.     

部分线性EV模型中参数的经验似然置信域

本文研究了具有测量误差的部分线形EV回归模型, 利用经验似然方法构造了未知参数的对数经验比统计量, 在一定的正则条件下证明了所提出的统计量渐分布,所得结果可用于构造未知参数的经验置信域.     

纵向非单调缺失数据下部分线性模型的广义经验似然推断

为了研究纵向非单调缺失数据下部分线性模型的估计问题,基于二次推断函数提出了回归系数和基准函数的广义经验似然比函数,得到了相应的极大经验似然估计。证明了所提出的经验对数似然比渐近于卡方分布,由此构造了相应的置信域和逐点置信区间,模拟研究比较了广义经验似然与正态逼近方法的有限样本性质。     

正态总体标准差在约束条件下的似然比检验

考虑两个正态总体的标准差在均值和标准差比等值条件下的似然比检验问题。其中均值和方差是未知参数。给出了正态总体均值和标准差的最大似然估计（MLE），似然比检验统计量及其渐近分布等结果。     

线性经验Bayes估计的渐近性质

本文讨论了线性Bayes估计和线性经验Bayes估计的若干性质。在适当条件下,证得了线性经验Bayes估计和它的条件Bayes风险的精确渐近结构。最后,通过实例研究了线性Bayes估计和一般Bayes估计。     

分层抽样下有效利用辅助信息的信息论方法

提出了有效使用辅助信息和含在层总体大小中的信息的信息论方法.在分层简单随机抽样下,证明了交叉熵最小化估计量的渐近方差不会比其它估计量的渐近方差大.特别地,当-X已知,-Y的交叉熵最小化估计等价于最优回归估计.还证明了导出的估计比通常的无信息估计有较小的渐近方差,并给出了其方差的刀切法估计及其渐近性质.     

纵向数据单指标模型的广义经验似然统计推断

基于广义估计方程和二次推断函数方法,提出了纠偏的广义经验似然方法对纵向数据单指标模型进行统计推断,获得了模型中指标参数分量的极大经验似然估计和纠偏的广义经验对数似然比统计量.证明了相关估计量在一定条件下具有渐近正态性,且纠偏的广义经验对数似然比统计量依分布收敛于χ2分布,利用所得结果,可以构造未知参数的置信域及相关的假设检验.     

高阶微分中值定理的“中间点”的渐近性

本文讨论了高阶微分中值定理的“中间点”的渐近性,从而推广了微分中值定理的“中间点”的渐近性定理。     

Convergence Diagnostics for Gibbs Sampler via Maximum Likelihood Estimation

A diagnostic procedure based on maximum likelihood estimation, to study the convergence of the Markov chain produced by Gibbs sampler, is presented. The unbiasedness, consistent and asymptotic normality are considered for the estimation of the parameters produced by the procedure. An example is provided to illustrate the procedure, and the numerical result is consistent with the theoretical one.     

经验logistic回归方法与最大似然估计方法的对比分析

针对logistic回归中最大似然估计法的迭代算法求解困难的问题,从理论和实例运用的两个角度寻找到一种简便估计法,即经验logistic回归。分析结果表明,在样本容量很大的情况下经验logistic回归方法比最大似然估计方法更具备良好的科学性和实用性,并且两种方法对同一组资料的分析结果一致,而经验logistic回归更简单,此结果对于实际工作者来说非常重要。