混合位置分布中分量参数的统计推断

对混合位置分布族,当混合比已知时,提出了关于分量参数的假设检验和区间估计方法,所提出的方法基于广义枢轴模型.在一定的条件下,检验的实际水平等于名义水平,且各置信域的实际覆盖率等于名义覆盖率.在更一般的场合,检验是相合的,并且各置信域的实际覆盖率趋于名义覆盖率.模拟显示所给的方法是令人满意的.

混合位置尺度分布中分量参数的统计推断

本文讨论混合位置尺度分布当混合比已知时分量参数的假设检验和区间估计.本文所提出的方法基于广义枢轴模型.当只有感兴趣的参数未知时,,检验的实际水平等于名义水平,且各置信城的实际覆盖率等于名义覆盖率.在更一般的场合,检验是相合的,并且各置信城的实际覆盖率起于名义覆盖率.模拟显示我们的方法是令人满意的.

枢轴分布族中的Fiducial推断

研究枢轴分布族下的Fiducial推新,提出了求参数的Fiducial分布的一般方法,在这个方法中Fiducial模型起了重要作用．方法包含了一些其他求Fiducial 分布的方法,特别地,Fisher提出的第1个Fiducial分布可由此方法导出．对于单调似然比分布族这样的枢轴分布族,Fiducial分布具有一个Neyman-Pearson观点上的频率性质,对于文中定义的一类正规参数函数,它的Fiducial分布也具有上述频率性质．Fiducial推断的一些优点在Fiducial分布的4个应用中展示．给出了许多例子,其中的一些例子用现有的方法是得不到Fiducial分布的．