正态性检验（二）

§3 有方向检验偏离正态分布的检验根据备择假设的不同可分为两种.当在备择假设中指定对正态分布偏离的形式时,检验称为有方向检验.当在备择假设中未指定对正态分布偏离的形式时,检验称为无方向检验.如果偏离正态分布的形式的假设已经给出,也就是当一个分布与正态分布具有不同的偏度或峰度时,应该使用有方向检验,因为这样的检验的功效比无方向检验大.有方向检验基于以下事实:正态分布的偏度为0,峰度为3.如果样本所代表的分布,其偏度不等于0,就不是正态分布,峰度不等于3,也不是正态分布.只有当真实分布与正态分布可能有差别的先验信息     

随机SI传染病模型的概率分析

文章研究了SI传染病模型的概率分布,将S(t),I(t)看成随机过程中的生灭过程,发现当基本再生数R0≤1时,无病平衡点(N,0)以概率1全局渐近稳定;当Ro＞1时,地方病平衡点(μ/β,Nβ-μ/β)以概率1全局渐近稳定,和连续的确定性SI模型是一致的.     

威布尔分布场合下无失效数据的可靠性参数估计

文章假设产品的寿命服从威布尔分布,在无失效数据情形,当失效概率pi的先验分布为π(pi|b)=b(1-pi)b-1(1相似文献   

关于三参数威布尔分布顺序统计量的概率分布性质探讨

设{X_k,1≤k≤n}独立同分布,X₁,X₂,…,X_n为其顺序统计量,当总体服从参数为（μ,m,η）的威布尔分布时,文章得到了其顺序统计量的联合概率密度、极端顺序统计量的概率密度和期望与方差的表达式。证明了当参数m≠1时样本间隔不独立且不同分布,当参数m=1时样本间隔独立不同分布,并由此构造一组独立同分布的指数随机变量exp（1）.还探讨了其最小顺序统计量X₁的渐近分布。     

NA样本下Rayleigh分布参数的经验Bayes检验

文章在线性损失函数下,讨论了NA样本情形下Rayleigh分布参数θ的经验Bayes单侧检验问题:H0:θ≤θ0(<=>)H1:θ>θ0,利用概率密度函数的核估计构造了参数的经验Bayes单侧检验函数,并获得了它的渐近最优(a.o)性;在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的收敛速度可任意接近O(n-1/2).     

近似解法在序列自相关判断中的应用

一、近似解法对于回归方程ＹＴ=β0 β1 ＸＴ ＵＴ,回归余项序列的自相关系数为 ρ,检验假设Ｈ0 :ρ =0。计算回归余项的Ｄ Ｗ值即统计量ｄ,ｄ = ｎｉ=2 (ｅｉ-ｅｉ- 1 ) 2 ｎｉ=1ｅｉ2 ,根据显著性水平α、样本数据的个数ｎ和自变量的个数ｋ查找由Ｄｕｒｂｉｎ -Ｗａｔｓｏｎ建立的Ｄ Ｗ表 ,得到下限值ｄＬ和上限值ｄＵ ,当ｄＬ≤ｄ≤ｄＵ或 4 -ｄＵ≤ｄ≤ 4 -ｄＬ时 ,回归余项有无序列相关无法判定。人们只能求助于其他的检验或增加资料选择其他的样本 ,处理起来十分不便。针对这种情况 ,Ｄｕｒｂｉｎ于 1 971年提出了近似解法 ①,其基本…     

多元统计回归模型在医疗保障基金数额分配中的应用

文章根据实际情况和背景信息,对医疗保障基金数额的分配问题进行建模分析.建立了多元统计回归模型:Y =β0+β1x1+β2x21+…+βnxn1+ε1;利用了多种检验方法,对模型进行改进,从而提高预测准确度;最后为了检验随机变量是否存在自相关性问题,使用了DW检验,准确的解决了实际问题.     

回归分析中t检验与F检验关系的进一步探讨

文章较深入地研究了多元回归分析中t检验与F检验之间的关系,得到了如下结论:在一般情形下,t检验与F检验的结果没有必然联系;但当解释变量之阃两两不相关时,若所有解释变量的系数均通过t检验,那么回归方程也能通过F检验.     

正态分布场合下无失效数据的可靠性参数估计

文章假设产品的寿命服从正态分布,在无失效数据情形,当失效概率pi的先验分布为π(pi|b)=b(1-pi)b-1(1相似文献   

基于蒙特卡罗模拟的误差序列自相关检验研究

进行计量经济分析时一般都要检验模型是否存在自相关性,但目前常用的几种自相关检验方法都不同程度地存在一些问题,对此进行进一步的研究有重要意义。对于一阶自相关性检验,DW检验是最常用的方法,但其存在两个不确定区域。针对给定的解释变量,运用模拟方法,可以得到DW检验的临界值,从而克服了其存在不确定区域的缺陷。回归检验法则无可用的临界值,也可以用模拟方法计算其临界值,而且除检验功效很接近1的情形外,回归检验法的功效显著大于DW检验,可以替代DW检验。当样本量不是很大时,LM检验统计量的临界值与卡方分布的临界值差距较大,不能使用标准卡方临界值。在LM检验中,通常通过对最高阶滞后项系数进行t检验以确定自相关的阶数,但LM检验中最高阶滞后项系数的t统计量与标准t分布有较大差距,也不能用t分布临界值。     

基于自助法的统计泛函估计比较研究

首先,模拟从正态分布,指数分布和泊松分布中随机抽样;然后,利用自助法进行总体统计泛函的估计,模拟B次后分别得到了不同分布不同样本量下的B个统计泛函估计值;最后,采用平均绝对误差和均方误差为评价标准,比较了不同分布不同样本量下自助法估计的优劣.结果表明,离散分布的自助法估计最好,在连续分布中,样本量n≤5时,对称分布不如非对称分布的自助法估计,样本量n≥6时,非对称分布不如对称分布的自助法估计.     

NA样本下两参数Lomax分布形状参数的经验Bayes检验

文章在加权线性损失函数下,讨论了NA样本情形下两参数Lomax分布参数θ的经验Bayes单侧检验问题:H0:θ≤θ0←→H1:θ>θ0,利用概率密度函数的核估计构造了参数的经验Bayes单侧检验函数,并获得了它的渐近最优(a.o)性,并在适当的条件下证明了所提出的经验Bayes检验函数的收敛速度可任意接近0(n-1/2).     

简单线性相关与回归分析中各种检验及其相互关系的探讨

存在简单线性相关的两个变量相关系数的检验如果显著,文章通过推导得出结论:一是与之相对应的二变量所建立的回归分析中回归系数β1的显著性检验、F检验也通过,三者是等价的。t统计量的值与tβ和F值存在数量上的关系是t2=tβt2=F;二是要得到满意的回归方程,除了要进行统计检验之外,还要进行计量检验。     

三角模糊数互反判断矩阵的一致性及排序研究

一、预备知识 定义1若a=(a1,am,au),其中,0＜a1≤am≤au,称a为一个三角模糊数,其特征函数(隶属函数)可表示为μa(x)={x-a1/am-a1 a1≤x≤am x-au/am-au am≤x≤au 0 其它显然,当d=am=du时,三角模糊数a即为普通的正实数;两个三角模糊数a=(a1,am,au),b=(b1,bm,bu)称为相等的,当且仅当a1=b1,am=bm,am=bm记为a=b.     

基于博弈矩阵模型的企业研发策略

文章针对双寡头企业构建企业研发策略选择的完整博弈矩阵模型,研究了加入吸收能力和知识溢出两因素的企业是否进行研发以及选择何种研发模式的经济学机理。研究表明,企业吸收能力(h)与知识溢出系数(β)之积(βh)是判别企业研发行为的重要依据:只有0.26<βhi<0.93时,双寡头企业均选择进行研发活动;βh∈(0.26,0.5)时,企业选择以合作形式进行研发;当βh=0.5时,企业合作研发与独立研发收益相同;当βh∈(0.5,0.93)时,企业均选择独立研发。     

习题解答(第五章)

l、2题略3.1°f(x)=3x~2, F(x)=x~3＋c2°f(x)=1/x, F(x)=ln|x|＋c3°f(x)=e~x, F(x)=e~x＋c4°f(x)=1/x~2, F(x)=-1/x＋c4.已知y=∫xdx=1/2 x~2＋c,将点(2,3)的坐标代入此式有:3=1/2×2~2＋c,得c=1,所以通过     

面板数据双因素误差回归模型序列相关和随机效应的联合LM检验

对面板数据双因素误差回归模型构造了检验序列相关和随机效应的一种联合LM检验,发现该LM统计量也是检验联合假设H0：σμ^2=λ=0的Baltagi-Li LM统计量和检验假设H0：σv^2=λ=0的Breusch-Pagan-LM统计量之和。当面板数据的个体数N充分大时,该联合LM统计量的渐近分布是χ^2（3）分布;无论双因素误差面板数据回归模型的剩余误差项是AR（1）过程还是MA（1）过程,联合LM检验是相同的,即对随机效应和一阶序列相关的联合LM检验是独立于序列相关的形式。     

用Pearson's卡方统计量进行统计检验时应注意的问题

列联表的卡方检验用于检验两个分类变量的关联程度.文章认为,卡方数值的大小与样本容量有关,在卡方检验中,需要报告关联系数;并且,在实际应用中还需注意卡方检验的条件,在有20%以上的理论次数小于5或有理论次数小于1时不能应用卡方检验;此外,在两个变量都是顺序变量时,两个变量的关联程度用Gamma眦检验比用卡方检验更好.     

带随机效应的空间误差自相关模型的条件LM检验

文章运用Baltagi提出的方法,推导出两个能检验Kapoor提出的SAR模型的条件LM检验,并在标准网格、地理特征、经济特征和函数特征四类共11个权重矩阵下构建蒙特卡洛实验检测其检验效果,同时选用了相应的边际LM检验作对比.研究发现:当ρ与λ至少有一个为零时,其拒绝频率都落在预定范围内;给定ρ,增大λ或者给定λ,增大ρ时,其拒绝频率都在很小范围内无规律震荡;当ρ≥0.4或者λ≥0.5时,除W8,W10外,其拒绝频率都达0.98以上;表明条件LM检验的检验效果相当稳健且优于相应的边际LM检验.     

DF(ADF)检验式参数OLS估计量的分布研究

文章在构建DF(ADF)单位根检验的完整理论分析框架的基础上,利用渐近分布理论和泛函中心极限定理,对情形V的检验式中参数OLS估计量的极限分布进行了全面系统性的研究.总结了DF(ADF)单位根检验式参数统计量的分布特征,并对教据生成过程未知的时间序列的单位根检验步骤提出建议.通过这些研究,试图完善已有的单位根检验理论;同时对计量经济学研究和应用提供新的理论支持.