δ修正Cramr-von Mises检验的非无偏性(英文)

在简单假设下,证明了对任意给定水平α∈(0,1)和样本容量n,δ修正Cramr-von Mises检验的非无偏性.

秩亏自由网中参数X估值的无偏性

根据广义逆理论 ,证明了秩亏自由网中参数 X的估值是无偏的 ,同时也指出了“秩亏自由网中参数 X估值是有偏的证明”

L_1-范估计的无偏性

根据一元Laplace分布的概率密度函数及分布函数公式 ,推导了当观测值个数n为偶数时 ,中位数的概率密度函数 ;在此基础上证明了L1

频率插值密度估计的渐近无偏性与相合性

从频率插值的定义出发,证明单变量频率插值函数是总体分布密度的一个相合估计且渐近无偏.

定位参数抗差估计的无偏性

根据抗差估计中误差的最基本假设—对称分布 ,考虑到ρ函数的条件及把反对称估计作为抗差估计计算迭代的初始值 ,验证了定位参数的抗差估计值也一定是反对称估计 ,满足无偏性条件 ,得到定位参数的抗差估计是无偏估计。

生长曲线模型中参数的某些检验准则的无偏性问题

讨论了生长曲线模型中尺度参数矩阵和位置参数矩阵的检验问题,证明了当尺度参数矩阵为分块角矩阵时有关参数矩阵的三个似然比检验准则是无偏的.

森林面积不同抽样估计方法的无偏性及有效性分析与证明

森林资源连续清查是我国获取宏观森林面积的主要手段,采用的是系统抽样方法。用理论分析的方法对样地森林面积计量3种不同确定方法的偏性与有效性进行论证。结果表明:1)连续变量法是无偏的,且效率最高;2)点定法也是无偏的,但效率较连续变量法低;3)优势地类法在某些情况下是有偏的,当总体单元的森林面积比例均接近于0或1时,结果接近无偏;4)本文结论表明,在遥感大样地调查中选择连续变量法是最合理的。

具有正交约束的多因子可加性实验模型参数估值的无偏性

一个好的实验模型选择的主要准则之一,是模型中参数的估值应该是无偏的。本文在“多因子可加性实验模型参救估值及唯一性”一文的基础上,进一步证明了在因子间各级交互效应满足正交约束及正态误差分布条件下,模型参数估值是无偏的。

关于在复多元正态分布中期望和协方差同时检验的无偏性问题

设A～CW_p(Q,n),z～CN_p(θ,Q)且相互独立,设原假设为(1)(?)设A_j～CW_p(Q_j,m_j),z_j～CN_p(θ_J,Q_j)(j=1,2,…,k),且相互独立.设原假设为(2)(?)(3)(?)本文证明了相应于备择假设A_i≠H_i,i=1,2,3,检验假设H_i的似然比检验是无偏性。

Lp估计的无偏性

一般情形下 ,Lp估计是用等价权法来进行求解 ;作者试图用规划方法来求解 ,导出了解算的数学模型 ,并利用反对称估计 ,构造了用于解算的两个等价的规划模型 ,根据测量数据处理中 ,误差分布的对称假设 。

无偏性与一致性没有一定关系的论证

无偏性与一致性是评选估计量好坏的两个标准，两个标准是否存在一定的关系是学习者关心的问题。本文以均匀分布为反例。

子样方差估值具有无偏性的理论推证

本文提出了边缘密度函数,证明了在该函数下的极大似然估值具有无偏差性, 从而对文献[1]中子样方差的极大似然估值具有有偏性从理论上得到了根本解决.

论秩亏自由网平差参数估值的无偏性

经文中证明 ,秩亏自由网平差参数估值是有偏的这一结论不成立 ,同时通过讨论平差基准与平差参数真值之间的关系 ,证明秩亏自由网平差参数估值相对于其真值基准是无偏的。

抽样估计无偏性标准的探讨

抽样估计就是以样本的实际资料为依据．计算一定的抽样指标，并用抽样指标对全及总体作出数量上的估计和判断。抽样指标作为总体指标的估计量，如果仅从某一次试验的结果来评价估计量良好不良好，那是不可以的，因为抽样指标是随机变量，随着样本组成的不同，就会形成不同的估计量，因此应该从多次的试验中，观察这种估计量是不是最接近于被估计母体参数的真值。通常，抽样指标估计，推断总体指标，应该达到三个衡量标准，达到者是良好的估计量，否则就不是良好的估计量。下面就抽样估计的无偏性标准作一些分析和探讨。

假想圆方法改正边界树重叠的无偏性

假想圆方法由Schmid—Haas(1969)为改正边界树重叠误差而提出,它与过去Banrett等人推荐的方法相比,有许多引人的优点。该方法简单明了,易于野外应用。对靠近抽样地段(下称调查段,译注)

沪深300股指期货价格无偏性检验

最小方差套期保值比率在满足一些充分必要条件时,与期望效用最优化套期保值比率等价,并且最优套期保值比率与套期保值者的期望效用函数无关。本文采用Lo和Mackinlay方差比检验和Wright基于秩和符号的方差比检验对沪深300股指期货价格无偏性进行了检验,检验结果表明沪深300股指期货价格是无偏的。

离散型灰色预测模型的无偏性与自适应性及其应用

无偏性与自适应性是灰色预测模型的两个重要性质,是研究模型结构及性能的基础。首先,文章以矩阵为工具,从理论上严格证明了两类常见离散灰色预测模型的无偏性。结果表明:双参数离散灰色预测模型DGM(1,1)仅对齐次指数序列具有无偏性,而三参数离散灰色预测模型TDGM(1,1)则对齐次指数/非齐次指数/线性函数序列均具有无偏性。然后,从模型结构角度对TDGM(1,1)模型面向不同特征序列的自适应性进行了分析,验证了模型结构自适应性与无偏性之间的内在联系。最后,应用TDGM(1,1)模型对世界新能源汽车销售量进行建模,并对预测结果进行了比较和分析。本研究对丰富和完善灰色预测理论具有积极意义。

基于因果干预的无偏面部动作单元识别

面部动作单元(Action Unit,AU)识别是计算机视觉与情感计算领域的热点课题.AU识别属于多标签二分类任务,目前面临着标签不均衡等挑战.现有的主流算法利用AU之间的关联,通过调整采样率和AU的权重来进行标签重均衡化.然而,这些方法仅仅使模型预测时从偏向出现频率高的标签转为偏向出现频率低的标签,并未解决偏置问题.根据出现频率的高低可将AU划分为头类和尾类,公平对待每一类是实现AU无偏识别的关键.本文引入因果推理理论,提出基于因果干预的无偏化方法(Causal Intervention for Unbiased facial action unit recognition,CIU),以解决多AU间不均衡的问题.通过调整不平衡域和平衡但不可见域上的经验风险实现模型的无偏性.大量实验结果表明,本方法在基准数据集BP4D、DISFA上超越已有的方法,其中在DISFA上超越当前最先进方法1.1%,且可以学习到无偏的特征表示.

人民币远期外汇市场无偏性模型存在结构突变吗

通过对我国汇改后的美元/人民币、欧元/人民币、日元/人民币远期市场的无偏性模型进行研究,结果表明:美元/人民币远期市场的无偏性模型存在多个结构突变点,结构突变与中美两国利率政策的调整相关;日元/人民币远期市场的无偏性模型也存在多个结构突变点,结构突变多与日本政府发行大量的政府债券相关;欧元/人民币远期市场的模型不存在结构突变。