单个多元正态总体均值向量联合置信区间的比较(英文)

单个多元正态总体均值向量的Bonferroni和Scheffé联合置信区间在实际中经常用到, 本文主要采用解析的办法比较这两个置信区间的长短, 证明了当均值向量的维数2 ≤ p ≤ 12时, Bonferroni联合置信区间比Scheffé联合置信区间短.

均值向量的非参数联合置信区间

本文提出了边际等尾联合置信区间概念,并给出了一种构造均值向量的边际等尾联合置信区间的方法。通过重抽样获得样本均值的估计,并通过该估计利用分位数插值的方法构造均值向量的边际等尾联合置信区间。在此基础上将其与传统的Bonferroni、Efron、Normal Exact等依赖正态近似的联合置信区间进行模拟比较,结果显示,该方法也是一种简单可行的方法。

双边定数截尾下Weibull分布联合置信区间探讨

在电子产品双边定数截尾寿命试验下,当寿命分布为Weibull分布时,探讨了两参数的联合置信区间估计的一种方法,并通过Monte Carlo模拟实验证明了此方法的可行性。

单边情形下的非参数联合置信区间

提出了边际等尾联合置信区间的概念,并提出了一种构造单边情形下边际等尾联合置信区间的方法.该方法通过重抽样获得样本均值的估计,并通过该估计利用分位数插值的方法构造均值向量的边际等尾联合置信区间.在此基础上将其与传统的Bonferroni、Normal Exact等传统的依赖正态近似的联合置信区间进行模拟比较.比较结果显示,此方法也是一种简单可行的适用于一般情况的方法.

两参数Weibull分布参数的联合置信区间

本文推广了文献[1]的方法,给出了定数截尾情况下两参数Weibull分布的形状参数的区间估计,并通过大量的Monte-Carlo模拟考察了优选问题。另外还讨论了两参数的联合区间估计。文章最后通过实例说明了本文方法的应用。

正态分布变差系数的置信区间研究

首先,研究了正态分布均值μ与方差σ2的联合置信域,该联合置信域具有较好的优良性,在大样本场合其面积和已有的置信域的面积非常接近;然后,给出了变差系数的置信区间、单侧置信下限和单侧置信上限;最后,通过实例说明了该方法的具体应用,同时也说明了原文献中存在的错误。

简单回归系数联合置信区域的计算

1959年Scheffe给出了线性模型结构(Y,Xβ,σ2In)的待估参数列向量β中任意γ个独立可估参数的联合置信区域。本文只用基本的统计理论,给出了一元线性回归系数β0,β1的(1-α)%的联合置信区间的计算方法。

逆Weibull分布参数的点估计和联合置信域估计

文章基于完全样本,针对两参数逆Weibull分布参数的点估计和置信区间估计问题,利用二分法导出了参数的最大似然估计,但最大似然估计法不能给出参数的精确置信区间估计,通过构造一类枢轴量得到了形状参数的精确置信区间估计,同时给出了形状参数和尺度参数的联合置信域估计。

双参数正态分布中的联合置信域

本文讨论了双参数正态分布中参数的联合置信域。

风电–火电–抽水蓄能联合优化机组组合模型

大规模间歇式能源出力的不确定性给电网的安全经济运行提出新的挑战,研究间歇式能源接入下的多源联合优化机组组合模型对提高电网运行的安全性和促进间歇式能源的消纳具有重要意义。基于对风电不确定性及抽水蓄能运行机理分析,采用置信区间法进行风电不确定性建模,并提出新的系统调节能力约束,从而建立了考虑风电不确定性影响及抽蓄水头变化影响的联合优化机组组合模型。采用6节点系统验证模型的有效性,研究了抽蓄容量及置信区间选择对发电成本、机组组合及其可靠性的影响。结果显示,风电、火电装机不变的情况下,要保证机组组合的可靠性达99%以上,抽蓄发电装机占比分别为5.6%和10.5%时,与无抽蓄时相比可以分别减少16和17个开机时段,发电成本可以分别降低4.6%和6.8%。通过算例的论证,表明该机组组合模型能够实现多元能源的协调优化和给定置信区间内的风电的有效消纳。

基于风光联合概率分布的微电网概率潮流预测

风力发电和光伏发电是微电网的重要发电单元。考虑到风速和光照对微电网潮流的影响具有一定的相关性,对微电网潮流的联合概率分布进行预测,可以减轻风速和光照的随机性对微电网运行的不利影响,为微电网的能量管理奠定基础。在风力发电和光伏发电功率预测的基础上,先对微电网潮流进行确定性预测,再将马尔科夫链和拉丁超立方抽样相结合,分别对微电网潮流的条件联合概率分布和非条件联合概率分布进行预测。仿真结果表明,条件联合概率分布计算方法得到的置信区间更具有参考价值。所得结论为进一步分析和优化系统运行提供了理论依据。

联合均值与方差模型的经验似然推断

文章考虑了联合均值与方差模型的经验似然推断问题,基于截面经验似然的方法,将联合均值与方差模型作为截面经验似然比函数的约束条件,并构造了均值模型和方差模型未知参数的置信区间.最后通过数据模拟和实例分析讨论了该方法的可行性。

计及多重不确定性的规模化电动汽车接入配电网调度方法

规模日益增长的电动汽车和可再生能源带来的不确定性给配电网的安全运营带来了严峻挑战。为综合考虑多重不确定性、平衡运营成本与系统可靠性,首先,提出一种基于分布鲁棒联合机会约束的电动汽车-配电网充放电调度模型。该模型将节点电压、支路功率、备用需求等通过联合机会约束建模,可以直观地管理系统整体的可靠性。然后,为求解该模型,基于最优Bonferroni近似方法将联合机会约束问题转化为混合整数二次规划模型,其中,风险等级也被视为决策变量。随后,在不同电力系统上验证了所提模型的有效性和可扩展性。结果表明,所提模型克服了经典的随机优化和鲁棒优化存在的问题,能够有效平衡成本和可靠性,计算效率高、可扩展性好,较Bonferroni近似方法降低约6.5%的成本。

三参数Weibull分布定数截尾下形状参数的区间估计

本文给出了在定数截尾场合下利用三个次序统计量来构造三参数Weibull分布形状参数精确置信区间的方法,另外本文还给出了三参数Weibull分布三个参数的联合置信域。文章的最后,给出了Monte Carlo模拟例子并运用本文的方法求解了两个实例。

组合指数在环境混合物联合毒性研究中的初步应用

化学品在实际环境中总是以组分繁杂多变的混合物形式存在,其混合物的毒性评估与预测一直是环境毒理学研究重点。在环境毒理学领域,浓度加和(concentration addition,CA)及独立作用(independent action,IA)是评估与预测化学混合物联合毒性的经典模型,一般认为CA适用于作用模式相似的混合物体系而IA适用于作用模式相异的混合物体系,但如何使用CA与IA一直存在争议。组合指数(combination index,CI)是在半数效应方程基础上发展起来的不依赖于作用模式的用于混合物联合毒性评估的混合物毒性指数,具有坚实的理论基础,不仅能定性地评估毒理学相互作用,也能定量地评估相互作用的大小,已在药物组合研究中得以广泛应用,近年来已引起环境毒理学研究者兴趣。本文就组合指数及药物组合应用、进入环境毒理学领域、与CA及IA的关系、存在的问题等几个方面进行评述,以期推进CI在化学混合物毒性评估与预测领域中的应用。

Bailey’s方法在生境选择研究中的应用

使用已经发表的4组生境选择数据计算Bonferroni和Bailey’s置信区间,以比较分析Bailey's方法在研究"利用-可利用型"生境选择数据时的优势。用Bailey’s方法对4组数据中的两组做出了与Bonferroni方法不同的统计推断,特别是当Bonferroni方法对其中的一组数据无法对动物是否具有生境选择性做出判断时,而Bailey’s方法却发现了差异。如同Cherry(1996)指出的,Bonferroni方法是基于拟合优度卡方检验的,要求大样本的独立数据,当出现小样本时会因为连续性和一致性缺失而做出错误推断。Bailey’s方法因为使用了连续性校正因子克服了这一缺陷,而且使用时无须进行拟合优度卡方检验,是一种简便可靠的生境选择数据分析方法。建议在推荐Bailey’s方法的同时,应适当增大样本量、控制同时分析的生境类型数量,以控制分析时I类和II类的错误率。

多滚筒脱粒分离装置脱粒参数试验与分析

针对联合收割机上脱粒分离装置的最佳工作参数易受谷物生长特性影响且难以控制的问题,基于切横横脱粒分离装置在喂入量为6kg/s时的水稻台架试验,对影响脱粒分离性能的参数进行回归分析和回归效果显著性检验。结果表明:为实现最佳脱粒效果,第II和第III脱粒滚筒具有95%置信度的滚筒转速区间分别为669~8 4 9 r/min和7 7 2~9 6 1 r/min,具有9 5%置信度的脱粒间隙区间分别为2 1~3 3 mm和1 3~3 5 mm;此时,籽粒损失率为0.48%,脱粒分离功耗为40.62k W。

基于逆矩估计法的Burr Type Ⅲ分布的统计推断

文章基于逆矩估计法研究了两参数Burr Type III分布参数的点估计和置信区间估计问题。导出了参数的逆矩估计量,同时得出了形状参数的精确置信区间以及形状参数和尺度参数的联合置信域并通过数值模拟例子说明本文所提出的方法。

指数分布抽样基本定理及在指数分布参数统计推断中的应用

发现指数分布抽样基本定理,应用到指数分布参数的统计推断中,得到了指数分布参数的一致最小方差无偏估计;并且得到了单总体指数分布参数的置信区间及联合置信区间,以及双总体指数分布参数比值及差的置信区间.