对称中心固定长度的HL序贯区间估计

本文讨论了对称中心固定长度的HL序贯区间估计,给出了停时,建立了停时的一些渐近性质;并就几个具体的统计量,给出了定理的应用。

条件P-分位数的固定长度的K-近邻序贯区间估计

本文给出了条件P-分位数的给定长度的序贯置信区间,定义了停时,并建立了停时的一些渐近性质。

一般分布参数固定宽度的序贯置信区间

在区间固定宽度下,设计了参数矩估计的序贯置信区间程序,讨论了参数序贯置信区间的性质,当宽度d趋于零时,研究了N的渐近性质,获得了其渐近有效性和渐近相合性等。

指数型分布族中矩估计的序贯置信区间

在矩估计的基础上,对于给定精度(2d)及置信系数(α),建立了对参数(θ)函数g(θ)的一个序贯置信区间估计的步骤和方法.并讨论了在一定条件下,当d→0时,估计的渐近相合性、渐近有效性及有界的最优费用差(EN(d)?n(d))等渐近性质.

正态总体中方差的两步置信区间(英文)

利用两阶段抽样,我们具体给出了正态总体方差的一个置信区间,它同时满足可靠度与精度,利用数值计算的方法,我们计算出第一阶段的最优抽样量。此外,我们证明了一次抽样时同时满足可靠度与精度的置信区间的不存在性。

左删失右截断数据的分位数的固定宽度序贯置信区间估计

基于左截断右删失数据下的乘积限估计构造了分位数固定宽度序贯置信区间及其估计,研究了序贯置信区间估计的渐近性质.作为副产品,获得了分位数估计近邻点的Bahadur表示定理.这个表示定理是推导分位数固定宽度序贯置信区间估计渐近性质的重要基础.同时,在文中,进行了一些计算机模拟试验,证明了左截断右删失数据下分位数估计的序贯方法是有效的和精确的.

指数分布族中矩估计序贯置信区间

在矩估计的基础上,对于给定精度(2d)及置信系数(α),建立了对参数函数g(θ) 的一个序贯置信区间估计的程序．并讨论了在一定条件下,当d→0,它的渐近相合性、渐近有效性及有界的最优费用差(EN(d)-n(d))等渐近性质．

序贯最近邻密度估计

§1.引言设 X1,…,Xn是从某个具有分布 F 和密度 f 的一维总体中抽出的独立同分布（iid）样本,为估计密度函数 f（x）,1965年 Loftsgarden 和 Quesenberry 提出了下面一种估计方法:选定一个与 n 有关的自然数 k?≤n,找出最小的αn（x）,使得区间[x-（?）),x+αn（x）]内至少包含样本 X1,…,Xn中的 kn个点。