具有部分缺失数据的两个几何分布总体参数的估计与检验

文章研究了具有部分缺失数据的两个几何分布总体中的参数估计问题以及两总体参数相等的假设检验问题,证明了估计的强相合性以及渐近正态性;给出了检验两总体参数相等的检验统计量以及检验统计量的极限分布。     

具有部分缺失数据的两个对数正态分布总体参数的估计与检验

文章研究了具有部分缺失数据的两个对数正态分布总体中的参数估计问题以及两总体参数相等的假设检验问题;证明了估计的强相合性以及渐近正态性,给出了检验两总体参数相等的检验统计量以及检验统计量的极限分布.     

定时截尾下具有缺失数据的两个几何总体参数的估计

文章利用极大似然估计方法,研究定时截尾下具有部分缺失数据的两个几何总体的参数估计问题,以及两几何总体参数相等的假设检验问题,证明了估计的强相合性以及渐进正态性,给出了检验两总体参数相等的检验统计量以及检验统计量的极限分布。     

基于两正态均值的灰色统计假设检验研究

两个正态总体均值差的区间估计和假设检验研究是数理统计学的基本内容,但经典统计学的两个正态总体均值区间估计和假设检验理论,是建立在确定的随机数据上的区间估计和假设检验.而现实社会生活中很多数据具有模糊灰色等不确定性,面对这类不确定性数据,如何较为合理地进行科学分析和判断.在灰色系统理论的基础上,文章建立了在随机样本信息下,两个正态均值的灰色区间估计和灰色假设检验方法,从而把随机信息的两正态均值假设检验理论拓展到灰色数据信息中,并把这一灰色检验方法应用于医学统计实例分析.     

小样本情况下的游程检验

对于二项分布，在传统的参数统计中，我们可以检验其分布特性，但涉及到数据的随机性、独立性问题时，常常束手无策。在非参数统计中，针对二项分布问题，尤其是分布，我们可以利用游程检验判断其随机性。本文将对小样本情况下的游程检验进行分析和证明，并指出其在实际生产、研究过程中的应用。游程检验主要可以用于对属性数据的分析，判断一些事件的发生是不是独立的，也可用于对事件发生概率的推断，在此我们主要针对数据的随机性检验介绍游程检验。     

数据的正态性检验方法及其统计软件实现

数据的正态性是统计学中点估计,假设检验等理论的基础,在t检验,F检验,卡方检验中都需要检验变量的分布是否为正态;另外方差分析,回归分析等统计分析中也都首先验证待分析的数据是否为正态.数据的正态性检验是进行大部分统计分析的第一步.文章介绍了最常用的验证数据正态分布的方法,同时对它们在统计分析软件R中的实现进行介绍.     

等级数据缺失形态下两多元正态均值向量的推断

文章首先定义了等级数据缺失形态,考虑了等级数据缺失形态下,两个多元正态总体的均值向量的推断问题.在假设两总体协差阵相等的前提下,提出了一类似于Hoteelling T2的枢轴量,并用等矩方法近似它的分布,利用该分布做检验与区间估计.近似的精确性通过蒙特卡洛数据模拟加以说明,模拟结果证明,即使对小样本,该近似结果也非常满意.     

关于样本均值的抽样分布能否作正态近似的探讨

一、引言当我们对总体均值进行统计推断时,常常需要假定样本均值服从或近似服从正态分布。我们知道,当样本来自于正态总体时,样本①均值服从正态分布;当样本来自于非正态总体时,根据中心极限定理对于足够大的样本容量n,样本均值将近似服从正态分布。对于非正态总体,问题的关键是样本容量n的“足够大”到底指多少?这很难一概而论。人们通常以30为界,将n≥30的样本称为大样本,并认为样本均值-x的抽样分布可作正态近似;而将n<30的样本称为小样本,认为此时不宜将-x的抽样分布作正态近似。许多统计应用者都是按这样的工作规则来做的,但在许多实际…     

二项总体等价性的检验及其应用

比较两个二项总体是否存在性质上的差异,在理论和应用上都是十分重要的.结合实例,文章分别应用精确条件检验、近似正态检验和P值检验等三种检验方法讨论了二项总体等价性检验问题,给出了相关结论的一致性,并讨论了三种检验方法的异同点.     

正态性检验（一）

正态分布是自然界最重要的分布,它能描述许多随机现象.以总体服从正态分布为前提的统计方法已被越来越多的统计工作者所掌握.然而,在一个实际问题中,总体一定是正态分布吗?如果不顾这个前提成立与否,盲目套用公式,可能影响统计方法的效果.因此,正态性检验是统计方法应用中的重要问题.长期以来,我国有关的教科书沿袭前苏联的模式,在谈到正态性检验时,只介绍拟合优度检验和柯尔莫哥洛夫