二元Marshall-Olkin型二点分布参数与相关系数的最大似然估计

文章讨论可识最小值样本下和完全随机样本下二元Marshall-Olkin型二点分布参数及相关系数的最大似然估计,采用先参数识别后参数估计的方式,当已知可识最小值的分布时,证明参数可识别;由此得到了可识最小值样本下的参数的最大似然估计,其中二个参数的估计量是无偏的,另外一个参数的估计量的期望不存在:模拟结果显示:估计值均稳定于真值参数;由于二元二点分布情形时,可识最小值样本等价于完全随机样本,从而导致完全随机样本下的参数的最大似然估计等同于可识最小值样本下的参数的最大似然估计;计算了X与Y之间的相关矩阵和相关系数,由此得到了相关矩阵和相关系数的最大似然估计。

指数分布抽样基本定理及在四参数二元Marshall-Olkin型指数分布参数估计中的应用

本文提出指数分布抽样基本定理,四参数二元Marshall-Olkin型指数分布的参数估计中,从参数的识别性分析着手,获得了一个用可识最小值函数表示的分布函数表达式,进而得到了二元指数分布的一个特征;以二元指数分布随机变量样本与二元可识最小值随机变量样本的等价性,获得了基于二元可识最小值随机变量样本参数的最大似然估计,并应用指数分布抽样基本定理,得到了四参数二元Marshall-Olkin型指数分布参数的一致最小方差无偏估计。

二元Kundu-Gupta型二点分布参数的最大似然估计

讨论二元Kundu-Gupta型二点分布的识别性及参数估计,已知可识最小值的分布时,则参数可识别;由此得到了参数的最大似然估计;其中二个参数的估计量是无偏的,另外一个参数的估计量的期望不存在;模拟结果显示:估计值均稳定于真值参数.

二元Marshall-Olkin型指数分布的矩估计及最大似然估计

本文讨论二元Marshall-Olkin型指数分布的参数估计.首先获得参数的矩估计,然后导出了基于完全样本下的似然函数,从而获得了参数的最大似然估计,并得到了参数的无偏估计.文末给出了参数的最大似然估计的模拟迭代值.

二元二点分布的识别性及参数估计

讨论1个二元二点分布的识别性及参数估计,在可识最小值分布已知时,若其中1个参数已知,则所有其他参数皆可识,由此得到了基于随机样本的所有其他参数的最大似然估计.

关于开域内二元函数最大值与最小值的一个充分条件

如何求二元函数乃至n元函数在一个开域内的最大值或最小值?本文利用二次型的理论给出一个充分条件,并利用这个充分条件讨论了最小二乘法等实际问题。

探析二次方程根的分布问题高考命题视角

教材是数学教育专家集体智慧的结晶,里面包含要求高中学生必须掌握的知识点及相关问题的解题思想方法,但受承载容量的限制,题型、方法的介绍不可能面面俱到,有一部分重要的题型和方法是以习题的形式体现的,因此对习题的拓展、探究就格外重要了.对习题的探究不仅可以对题型和方法进行归纳总结,而且还可以找到很多高考题的生长点.本文以一道二次方程根的分布的习题为例,就相关题型及解法进行探究.

二点委夜蛾种群空间分布型及抽样技术研究

对田间二点委夜蛾调查资料,通过Cassie扩散系数C、Kuno指标CA、平均拥挤度m*等指标判断二点委夜蛾幼虫为聚集分布,进一步采用核心(Neyman,奈曼)分布和负二项(Mosaic)分布的理论频次分布公式,经卡方X2检验,确定二点委夜蛾幼虫的空间分布型为负二项分布。聚集分布的原因是由二点委夜蛾的聚集习性和环境因素所形成的。在此基础上明确了抽样方式和序贯抽样模型。

线性奇异摄动两点边值问题的自适应解法

本文讨论非守恒型线性奇异摄动两点边值问题的基于弧长等分布原理的自适应差分解法及其误差分析。引入对应的线性算子的伴随算子,利用伴随算子的格林函数的性质,证明了关于线性算子的稳定性。引入二次插值函数,可得在任意网格上提出的差分格式的后验误差估计。在均匀分布数值解弧长的自适应网格上,将引入的伴随线性算子离散化,利用离散格林函数的性质,证明了原问题数值解弧长的有界性,又由后验误差估计结论,最终可以证明原问题基于弧长等分布原理的自适应差分格式关于小摄动参数的一阶的一致收敛性。文章最后进行了数值实验,数值结果表明了误差分析的正确性和方法的可行性。

例说基于可识最小值之识别性与参数估计及特征的关系

讨论基于可识最小值之识别性与参数估计及特征的关系,以二元Marshall-Olkin型Weibull分布为例,存在全部参数可估计且可识别且有识别特征的情形;以二元McKay型伽马分布为例,存在全部参数可估计且部分参数可识别且无识别特征而有其它分离特征的情形,若是基于可识最小值及差值,则是全部参数可估计且全部参数可识别且有识别特征的情形;以二元极值二点分布为例,存在部分参数可估计且部分参数可识别且有识别特征的情形.

第1边界条件下的n次插值曲面

提出了第1边界条件下n次插值曲面的概念,利用Lingo建模语言设计了第1边界条件下n次插值曲面的Lingo程序,并通过Excel软件得到了第1边界条件下n次插值曲面的具体表达式,运用第1边界条件下n次插值曲面,可以得到二维离散型随机变量的幂指插值形式分布律,通过一个实例给出了二维离散型总体的极大似然估计量的求法.