正态概率纸检验的改进及推广

利用蒙特卡洛方法在正态概率纸检验中引入相关系数等指标,将定性判断与定量判断相结合,使得检验结果更加客观。最后,将正态概率纸检验及其改进推广到对数正态分布、指数分布、威布尔分布。概率纸检验的正确率与数据总体有关,数据总体与检验分布有差异且差异越小正确率越低。     

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。     

送转股前后公司流通价值波动性的实证研究

本文对我国股票市场上广泛存在的送股和公积金转增股本所引起公司流通价值波动性和单位流通价值波动性进行检验.首先,本文运用均值方差比对上证A股分类指数流通价值波动性和单位流通价值波动性的分布进行检验.其次,运用非参数Kandell和Spearman相关检验对分类指数流通价值波动性及相应单位流通价值波动性的相关性与显著性进行检验.最后,运用KruskalWallis H检验对分类指数流通价值波动性及相应单位流通价值波动性的总体分布进行检验并得出结论.     

论审计重要性水平与可容忍误差的区别

一、关于数理统计中的可容忍误差概念 数理统计学的有关知识告诉我们:当我们要用随机选取的一个样本去估计或检验总体的状态或总体分布的某个参数时,由于选取样本的方案(系统因素)及具体挑选样本(随机因素)的影响,我们所估计的总体状态或总体分布的某个参数值与真实的总体状态或某个参数值之间肯定存在误差.     

中国股市有效性分析中的正态性检验

独立同分布是进行股价波动服从随机游走模型的假设条件,同时现代资产组合理论分析股市也默认这一假定分布。这些分布中又以正态分布被人们广为采用。然而,我国学者在进行股市有效性的统计检验时较为普遍地忽视了这一前提。文章通过检验得出,中国股票市场股价波动不服从正态分布,从而股价波动独立同分布假设得不到满足,对中国股市进行有效性检验需要使用诸如非参数方法、过滤检验等不受这一限制的方法。     

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。     

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     

对参数假设检验中几个问题的探析

在数理统计中,假设检验是统计推断的一个重要的内容,包含参数假设检验和非参数假设检验。参数假设检验是对总体分布中的未知参数先作出某种假设,再利用样本的信息对所提出的假设作检验。在实际中,参数假设检验在经济管理、质量控制、医药卫生等多方面都具有广泛的应用。     

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     

基于随机窗宽的α-混合序列分布函数估计

在总体未知的条件下,非参数方法是分布函数常用的估计方法.独立样本下分布函数的核估计方法已经有了深入的研究,文章对非独立的平稳α-混合序列的分布函数提出了随机窗宽条件下的非参数核估计,讨论了估计的强一致相合性和一致完全收敛性.     

厚尾数据的波动率结构变化检验及应用研究

本文构建两个稳健检验统计量来检验波动率中结构变化问题。通过基于绝对值而不是平方项来构建统计量，从而降低对矩的要求，特别适用于非正态尖峰厚尾数据；另外，通过非参数残差构建长期方差，从而提高备择假设下的检验功效。在一定假设条件下，证明两个检验统计量具有标准的极限分布，并能检验出波动率中单个或多个结构断点以及平滑结构变化。蒙特卡罗模拟也证实了两个新检验统计量在数据呈现非正态分布时，明显优于现存的几种检验方法。最后，运用新方法实证发现，俄乌冲突期间美元对俄罗斯卢布、美国次贷危机中标普500指数和2022年以中证1000为代表的我国小盘股波动率均存在明显结构变化。     

利率冲击非对称效应的实证检验:来自中国的经验证据

文章试采用自回归分布滞后(ADL)模型和向量自回归(VAR)模型,对我国利率冲击作用于产出和物价水平效果是否具有非对称性以及非对称的程度、表现形式予以实证研究.计量检验结果表明:正、负向利率冲击对我国宏观经济的影响总体呈现非对称效应;利率冲击时物价的影响,相对于利率冲击对产出的影响而言,其稳定性和持续性更好;利率冲击对物价作用的"非对称效应"强于利率冲击对产出作用的"非对称效应".     

基于ARFIMA(p, d, q)过程的半参数估计量分布特征及其有偏性研究7737976300

 本文运用蒙特卡罗模拟的方法对小样本下长记忆性的三种半参数估计量的分布特征尤其是有偏性问题进行了深入分析,结果发现,当长记忆和短记忆同时存在时,在大多数情况下,各参数估计量仍然服从正态分布,因此在小样本下仍可以构造t统计量判别参数的显著性,但由于受到短期参数的影响,估计量的分布是有偏的,因此导致参数的估计和检验出现偏差。而当真实数据过程接近非平稳或过度差分时,半参数估计量的分布也会发生改变。     

检验分布的统计法比较

根据大量的试验数据经统计对未知的总体分布进行推断而求得分布类型;对已有经验参考的情况可做小样本的试验,先假设共分布类型再进行相应的拟合性检验,这种方法称为统计法.常用的方法有"X2检验法"和"K-S检验法".……     

随机化检验在实验经济学中的应用

随机化检验(Randomization Test)是费雪于1935年提出的一种非参数检验方法(Fisher,1935),在无需对有关总体方差的正态性或同质性作出任何假设的情况下,就可以得到零假设成立时与观测值相联系的精确概率.在一定条件下,它是功效最强的非参数检验.虽然早在1956年西格耳就详细地介绍过随机化检验方法(Siegel,1956),但是由于随机化检验在计算上的繁杂,只有到计算机普及之后,这种方法才变得切实可行.     

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…     

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。     

双样本尺度参数的四种非参数检验方法

在检验两个样本的尺度参数也就是它们的离散程度是否时，有4种常用的非参数检验方法，即Mood检验、Ansafi—Bradley检验、Siegel—Turkey检验和Klotz检验，但是这4种检验方法的原理分散在一些非参数检验的教材中。文章对这4种检验方法的检验原理进行了整理，并且结合实例进行了分析。     

本期导读

在非寿险业务中,对损失数据所服从的分布的精确估计是一个十分重要的问题.<非寿险损失分布建模的一般性方法>一文,利用平均超出函数、极大似然估计等方法系统地分析了损失分布的模型识别、参数估计和模型拟和检验的技术方法,并通过实例验证了在有大量损失数据情况下,利用计算技术解决非寿险损失分布模型拟和是一种有效的方法.