Poisson分布截尾序贯近似最优检验的研究——以电子商务产品的抽样检验为例

对测量指标服从Poisson分布的电子商务产品进行抽样检验时,为降低抽样检验的试验成本,本文采用样本空间排序法设计Poisson分布计数型截尾序贯近似最优检验方案TS。结果表明,TS方案在保证实际犯两类错误的概率小于给定检验水平的情况下,平均试验次数尽可能达到最小,很好地降低了电子商务产品的抽样检验成本。此外,本文还使用蒙特卡洛法对其准确性进行验证。证实了采用样本空间排序法设计的Poisson分布计数型截尾序贯近似最优检验方案TS具有高可靠性。

广义混合Poisson线性模型的贝叶斯推断

该文在贝叶斯框架下研究广义混合Poisson线性模型的变量估计和变量选择问题.首先结合广义Poisson线性模型和GMM模型,构造混合广义Poisson线性模型,并给出似然函数,然后构造未知参数的先验,给出后验似然函数,随后通过后验似然与先验的乘积得到未知参数的满条件分布,用Gibbs算法和M-H抽样算法抽取未知参数得到参数的估计值,并运用二元潜变量标记活跃变量,假设未知先验,给出后验似然,通过Gibbs算法和M-H抽样算法挑选出回归系数,最后进行数值模拟验证贝叶斯估计的有效性和变量选择的准确性.

威布尔极值分布及其参数估计方法在储罐底板RBI计算中的应用

在常压储罐底板定量风险评估(RBI)过程中,底板腐蚀速率的选取会影响储罐整体风险等级的确定。基于威布尔极值分布理论,针对储罐边缘板,采用最佳线性无偏估计(BLUE)的方法计算了威布尔分布参数;针对储罐中幅板,采用简单线性无偏估计(GLUE)的方法计算了威布尔分布参数,随后通过线性回归理论分别计算了边缘板和中幅板的腐蚀速率,并将其赋予为腐蚀速率专家值对储罐底板进行了RBI计算。结果表明,威布尔极值分布理论计算可以科学合理地预估储罐底板腐蚀速率,边缘板的腐蚀速率为0.133 mm/a,中幅板的腐蚀速率为0.095 mm/a,与理论算法腐蚀速率的误差为3.6%,储罐底板风险等级为中高风险,在一定程度上解决了储罐RBI计算过程中腐蚀速率选取的难题,可为今后检验检测机构RBI的评估工作提供一定的技术支撑。

河南省2010年县区层面狂犬病病例空间聚集性的Poisson分布与负二项分布拟合

目的:对2010年河南省狂犬病病例县区层面空间聚集性进行Poisson分布与负二项分布的拟合。方法:对河南省2010年狂犬病病例县区层面分布数据按发病数进行归类整理,利用Poisson分布与负二项分布原理在县区层面对病例进行拟合与检验。结果:河南省2010年狂犬病病例在县区层面既符合Poisson分布(χ2=4.3317,P=0.2278),又符合负二项分布(聚集性参数k=1.5204,χ2=0.3726,P=0.8300)。结论:河南省2010年狂犬病病例具有空间聚集性,这种聚集的县区同时又有一定的随机分布倾向。

混合 Poisson 分布及其应用——疾病的统计分布(五)

本文讨论了混合Ｐｏｉｓｓｏｎ分布的性质、应用条件、参数的估计及混合Ｐｏｉｓｏｎ分布阶数的确定，指出混合Ｐｏｉｓｓｏｎ分布可用于混合样本的判别归类，并用Ｂａｙｅｓ的思想导出其判别归类方法。模拟试验结果表明：当混合Ｐｏｉｓｓｏｎ分布中各部分的比例相差不大，而各部分的均值相差较大时，抽样效果和拟合效果越好，所得到的估计值越接近理论值；反之效果越差。

零截尾Poisson分布和零截尾负二项分布的参数估计及其应用

本文给出了零截尾Poisson分布和零截尾负二项分布的特征值,并利用Newton-Raphson迭代给出了两种分布参数的矩估计与最大似然估计。应用这两种分布分别配合了零截尾的肝癌家族分布的资料,探讨了肝癌的家族聚集性。

基于Poisson分布需求的两级零售系统最优订货策略

考虑由一个分销中心和N个零售商组成的两级分销库存系统.假设两级库存补充均采取周期订货策略,在每个零售商处的客户需求是随机的,且服从Poisson分布.当给定的某一货物缺货时,顾客愿意等待特别订货的概率是一确定的常数.在满足给定的客户服务水平的条件下,寻求该供应链总费用的最小化.对库存费用的计算进行了精确的推导,并且得到了最优的订货策略.最后给出了一个算例,根据所得到的公式由电子表格获得了两级最优库存水平.

刻度平方误差损失下Poisson分布参数的Bayes估计

研究对给定容量为n的一个Poisson分布X1,X2,…,Xn,在刻度平方误差损失函数下,Poisson分布参数的Bayes估计及可容许性,给出参数多层Bayes估计的表达式.

居民地分布与地理气候因子的相关性定量化研究——Poisson对数线性模型

研究居民地分布和地理气候条件的关系是一个比较有意义的课题,已经有很多文章对居民地分布和地理气候因子之间的关系做过研究。本文以全国地理因子库和居民地图斑数据库为基础,利用Poisson对数线性模型方法对地理因子与点状居民地进行了建模分析,得到了地理因子对图斑居民地数目影响的定量化结果,所得结果与定性分析结果一致。

加卸载响应比在Poisson模型下的随机分布

本文在地震的发生时间服从Ｐｏｉｓｏｎ过程，而地震震级服从ＧｕｔｅｎｂｅｒｇＲｉｃｈｔｅｒ关系的前提下，对不同定义的加卸载响应比Ｙ值的随机分布进行了探讨。结果表明：当在计算窗口的地震发生的期望数目较大（＞４０）时，Ｙ１～Ｙ５值的分布基本稳定，出现高加卸载响应比的概率极低。然而当计算窗口的地震期望数目过小时，Ｙ２～Ｙ５值则变得不太稳定。也就是说，服从Ｐｏｉｓｏｎ过程的地震序列，在计算窗口的地震期望数目过小时，也可能产生Ｙ值较高的结果。为了使利用加卸载响应比预测地震更加可靠，文中给出了Ｙ１、Ｙ３在Ｐｏｉｓｏｎ模型下的９０％、９５％和９９％的置信区间，这对判别加卸载响应比异常是非常有用的。

Poisson分布和负二项分布对肾综合征出血热病例空间聚集性的拟合

目的通过对肾综合征出血热病例县区层面空间聚集性的拟合,展示Poisson分布与负二项分布的详细计算过程。方法对河南省2010年肾综合征出血热病例县区层面分布数据按发病数进行归类整理,利用Poisson分布与负二项分布原理对其进行拟合与检验。其中负二项分布聚集性参数k采用最大似然法估算。结果 Poisson分布χ2=67.1213,P<0.05;负二项分布聚集性参数^k=0.8455,χ2=7.2543,P>0.05。结论河南省2010年肾综合征出血热病例在县区层面服从负二项分布,具有空间聚集性。

负超几何分布、负二项分布与Poisson分布之间的关系及其推广

本文证明了负超几何分布在一定条件下,以负二项分布作为其极限分布,而负二项分布在一定条件下,又趋向于Poisson分布;进而,提出了多维负超几何分布的概念,将上述三种分布之间的关系推广到一般多维情形,证明了n维负超几何分布在一定条件下,以负n+1项分布作为其板限分布,而负n+1项分布在一定条件下,又趋向于n维Poisson分布.

Poisson-Gumbel复合极值分布的参数估计

本文对Poisson-Gumbel复合极值分布的现实意义进行了拓展,分别应用极大似然法(MLE)、复合矩法(CME)和概率权矩法(PWM)对Poisson-Gumbel复合极值分布中的参数进行估计,并在理论上运用蒙特卡洛方法模拟,对三种参数估计方法的统计性质进行讨论,最后给出在汇率分析中的一个应用实例。结果表明:三种方法中,极大似然法效果最好且表现最稳定。

Poisson过程中的几何分布

讨论变环境系统可靠性维修过程中,t_0,t_1,…,t_N内复杂系统出现故障的变参数Poisson过程.利用强马氏性定理证明不同类故障间距次数X_k^n的独立性,给出不同子系统或元器件出现不同故障类型的概率分布:变参数几何分布X_k^n～Geometric(p_k),同时验证了几何分布的变动统计特性.

具有Rao简单结构的多元t-模型的MLE及其精确分布

探求模型中未知参数的估计及其分布一直是统计学研究中的感兴趣的问题.本文研究了具有Rao简单结构多元t-模型的极大似然估计,利用条件分布方法,获得了其精确分布.

Bootstrap方法下的Poisson分布置信区间估计

文章研究了参数为λ的Poisson分布的Bootstrap置信区间,通过模拟计算,用此方法得到的Bootstrap置信区间的精度明显优于用经典方法得到的置信区间.

Poisson分布设计时样本含量的估算

Ｐｏｉｓｓｏｎ分布是一种离散分布，它在临床、预防、基础医学，及计划生育研究中有广泛应用。文中对提出的几种Ｐｏｉｓｓｏｎ分布设计时样本含量估算方法，以妇幼卫生、计划生育研究的实例介绍，并讨论了有关问题。

不同损失函数下Poisson分布参数的E-Bayes估计及其E-MSE

为了度量E-Bayes估计的误差,该文基于E-Bayes估计的定义,引入了E-Bayes估计的E-MSE(expected mean square error)的定义.对Poisson分布的参数,在不同损失函数(包括:平方损失,K-损失,加权平方损失)下分别给出了E-Bayes估计及其E-MSE的表达式.用MonteCarlo方法进行模拟比较提出的估计方法的性能,分析了一个真实数据集并进行了比较,所得结果比较基于E-MSE,结果表明该文提出的方法可行且便于应用.

基于Java和简单网络管理协议的动态分布式网管系统模型

提出了基于Java和简单网络管理协议 (SNMP)的动态层次型分布式网管系统模型 ,解决了中间层管理者动态信息模型问题 .利用Java语言的可动态加载特性实现了流动代码机制 ,利用第 3版的SNMP的安全性保证了代码的流动 .实现的原型系统的性能包括时间消耗的测量和分析 .该模型具有简单、轻便、灵活和实用的特点 。

广义赌博系统中任意随机变量序列关于Poisson分布的一类强偏差定理

本文引进极限对数似然比作为任意随机变量序列相对于服从Poisson分布的独立随机变量序列的偏差的一种度量,并通过限制似然比给出了样本空间的一个子集,在此子集上得到了赌博系统中任意随机变量序列的一类用不等式表示的强极限定理.作为推论,得到了广义赌博系统服从Poisson分布的独立随机变量序列的一族强大数定理.