基于次序统计量的4鸭问题求解

次序统计量是数理统计基本概念章节的一个教学难点.通过4鸭问题,介绍次序统计量解决该问题的一种解题思路,融入次序统计量概率密度函数的梳理,为次序统计量内容的讲授丰富教学思路.

非对称Cauchy分布最大次序统计量的大数定律研究

基于非对称Cauchy分布随机阵列构造最大次序统计量,研究其大数定律问题,其中非对称Cauchy分布期望不存在。利用随机变量截尾技术和控制收敛定理,获得最大次序统计量的弱大数律和强大数律,并指出所获弱大数律不能推广到强大数律。另外,给出产生非对称Cauchy分布算法,并开展最大次序统计量的弱大数律和强大数律数据模拟工作。

基于次序统计量像素灰度相似度的图像双边滤波

针对一般双边滤波器定义中的像素灰度相似度函数易受图像噪声影响,不能很好地表征像素之间的实际相似性的问题,设计了一个基于次序统计量的像素灰度相似度函数.基于图像中相邻像素之间的相关性,可近似地将某像素的1环邻域所有像素的灰度视为该像素灰度的n(n≤9)次观测值,并定义为n-次序统计量.依据两像素灰度的n-次序统计量的欧氏距离定义它们的灰度相似度.该相似度函数结合了像素1环邻域灰度分布的统计属性,能较好地抑制噪声的影响.仿真实验验证了所提出基于次序统计量像素灰度相似度的双边滤波算法具有良好的滤波特性.

基于次序统计量理论的洪水频率分析方法研究

针对目前参数估计方法存在稀遇洪水频率设计值偏大的问题,提出采用基于数值次序统计量期望值的适线法计算洪水频率设计初始值;针对目前参数估计方法存在常遇洪水频率设计值偏小的问题,提出采用周文德公式修正目前频率设计偏小的情形,计算洪水频率设计修正值;针对目前传统方法计算洪水频率设计值抽样误差大的问题,提出采用基于数值次序统计量标准差的方法计算洪水频率设计保证值。定量分析表明,提出的基于数值次序统计量期望值的优化适线法具有良好的无偏性和有效性;寸滩站洪水频率设计修正值大于频率设计初始值,且两者偏差随着频率减小而减小;寸滩站洪水频率设计保证值明显大于修正值。

洪水频率分析的次序统计量

系统阐述了洪水频率分析涉及的洪水次序统计量和广义次序统计量及其抽样分布,并通过数学实验和统计试验两种途径研究了洪水次序统计量、频率次序统计量和重现期次序统计量抽样分布的统计特征及其关系。研究得到的次序统计量和广义次序统计量抽样分布的期望值和中值关系为系统分析和评价适线法奠定了理论基础。

相关系统失效概率的次序统计量模型及共因失效原因分析

作为可靠性或失效概率分析的基础 ,载荷—强度干涉分析可以在零件的层次上进行 ,可以在系统的层次上进行 ,也可以在次序统计量的意义上进行。文中以典型系统形式为背景 ,根据系统失效的统计学意义以及次序统计量的性质 ,应用次序统计量 ,建立具有普适性 (不需要作独立失效假设 )的串联、并联及表决系统的失效概率模型。从所建立的次序统计量模型及次序统计量的概率密度函数本身的形式可以推论 。

P-Ⅲ型分布次序统计量期望值数值计算

本文探讨了P-Ⅲ型(皮尔逊Ⅲ型)分布次序统计量期望值数值计算的公式、数值计算的精度控 制等问题,在此基础上提出了P-Ⅲ型分布次序统计量期望值的数值计算框架。经检验,该计算框架突破了 以往次序统计量期望值数值计算的瓶颈,样本长度和数值计算精度均满足科研和生产实践的要求。

离散型最小和最大次序统计量相关性研究

本文研究离散型随机变量之间的相关性度量,讨论了最小次序统计量和最大次序统计量的渐近独立性,给出了计算最小次序统计量和最大次序统计量的Kendall和Spearman秩相关系数的公式.

利用次序统计量估计种群的平均寿命

本文讨论威布尔分布Ｗ（α，λ）中次序统计量的分布；建立了用次序统计量对威布尔分布进行参数估计，进而估计种群平均寿命和方差的方法．该方法可广泛用于可靠性统计中产品平均寿命和方差的估计．

基于r个最大次序统计量模型的极值风压估算

提出一种基于r个最大次序统计量(r largest order statistics,r-LOS)模型的极值风压估算方法,该模型包括广义极值(generalized extreme value distribution,GEV)联合分布形式及Gumbel联合分布形式.提出了独立风压峰值r-LOS序列构造方法、最优r值确定方法、r-LOS GEV模型和r-LOS Gumbel模型的优选方法.将r-LOS模型方法应用于某低矮工业建筑刚性模型测压试验的极值风压估算.当采用多段风压时程估算极值风压时,r-LOS Gumbel模型优于r-LOS GEV模型和经典Gumbel模型.当采用单段风压时程时,与基于改进Hermite模型的峰值因子法、Sadek-Simiu法相比,r-LOS Gumbel模型方法能更加精确地估算极值风压,适用于非高斯风压的极值估算,可以给出极值风压分位点的解析解.分析表明,r-LOSGumbel模型方法是一种多段时程和单段时程条件下均适用的极值风压估算方法.

两参数Lomax分布次序统计量的性质和渐近分布

设随机变量X服从参数为λ,θ的Lomax分布,X1∶n,X2∶n,…,Xn∶n为其次序统计量,得到了参数λ的置信区间以及X1∶n和Xn∶n的渐近分布;当k(k>1)固定时,得到了Xn-k+1∶n的渐近分布.

次序统计量线性函数的非一致 Berry-Essen 界和强逼近

设 X1,…,Xn 为（?）d.r.v.序列,X1～F,以 Xn1≤…≤Xnn记 X1,…,Xn 的次序统计量.对定义于[0,1]中的函数 J（x）,记（1）为次序统计量的线性函数.本文进一步研究了 Tn 的极限性质,利用周知的 U—统计量的性质,以及经验过程的一些理论,推广[1],[2]的结果到非一致收敛情形,同时完善了[3]的结论且简化了其条件和证明.定理证明基于下述引理。

气象杂波环境下二维次序统计量恒虚警检测器

利用实际的气象杂波数据 ,研究了其CFAR处理问题。基于FFT处理技术 ,比较了CAGO -CFAR检测器、CLUTTERMAPPING -CFAR检测器和MX -OS -CFAR检测器的抑制气象杂波性能。针对存在的问题 ,提出了将通常在一维距离向进行的CFAR处理改为在R-Fd(距离 -多普勒频率 )二维平面进行 ,并利用次序统计量估计杂波幅度 ,形成新的稳健的 2D -OS -CFAR检测器。对实际杂波数据和仿真目标数据的处理结果表明所提出的 2D -OS

关于次序统计量的联合分布与应用

设总体X具有连续的分布函数F(x)以及概率密度f(x),X(1),X(2),…,X(n)为次序统计量.得到了任意k个次序统计量的联合密度的一般形式.

概率论与数理统计中关于均匀分布次序统计量的一些性质

比较系统地总结了均匀分布总体次序统计量的一些性质,主要包括次序统计量的分布、数学期望与方差、协方差以及样本间隔、样本中程的分布.

Gumbel分布最大吸引场的次序统计量的精致渐近性

得到一类Gumbel分布最大吸引场的随机容量样本的次序统计量的精致渐近性,揭示了收敛速度、权函数、边界函数及极限状态之间的联系.这类吸引场真包含了全体(γ),γ>0分布族.

最大最小次序统计量的联合分布

X1,X2,…,Xn是来自总体X的简单随机样本,Nk=min1≤i≤k{Xi},Mk=max1≤i≤k{Xi}(k=1,2,…,n),本文给出了最小次序统计量与最大次序统计量的联合分布函数.

关于次序统计量广义TTT序的几个结果(英文)

研究了次序统计量在广义TTT变换序(TTT变换序)和剩余财富序下的性质.讨论了寿命分布类NBUT在增凹变换下的封闭性以及NWUT寿命分布在次序统计量下的特征.

次序统计量的一些结果

X1,X2,…,Xn是来自总体X的简单随机样本,X(1)≤X(2)≤∧≤X(n)为其次序统计量,文章讨论了一个[0,1]上服从均匀分布的次序统计量导出的计算公式,该公式在流行病学等学科中应用比较广泛。

利用概率元法推证次序统计量的密度函数

X1,…,Xn是来自总体密度函数为p(x)的一个样本,X(1),…,X(n)X为其的次序统计量.文章利用概率元方法推证任意r个次序统计量的联合密度函数.