多目标抽样的区间估计方法

实践中经常会碰到一些多目标抽样的问题,由于总体单位在各个目标上的差异往往很大,给抽样调查的设计、目标量的估计、样本容量的确定以及抽样误差的控制等方面带来了困难,因而如何兼顾各个目标的要求是多目标抽样研究的难题之一。笔者试提出一种多目标抽样的区间估计方法,希望能够从一个总体的角度对总体参数的置信区间进行测量,从而避免各个目标     

火灾发生起数的区间估计和假设检验

在分析火灾发生概率规律性的基础上,可在一定的置信水平上,对火灾发生的起数进行区间估计和假设检验。通过区间估计将未来的火灾形势预测为一个置信区间,通过假设检验可排除随机干扰,确定火灾发生起数的变化规律,这些信息都能为消防规划的制定提供科学的数量依据。     

正态分布尺度参数基于残缺观测数据的置信区间

对于残缺的样本观测数据，讨论了正态分布总体尺度参数的区间估计问题。给出了适用于残缺观测数据的构造置信区间的一种方法，即只需知道样本的任意两个关于样本中心对称顺序统计量的值，就可求出总体多数的置信区间。讨论了相应的分布密度函数，给出了大样本近似分布。     

可计算一般均衡模型中标定参数的稳定性研究

文章通过截取CGE模型中的国际贸易模块,以Armington函数为例对这一问题做了理论上的说明。在自由参数存在置信区间的理论假设前提之下,文章利用射影技术构建了标定参数的置信区间,从而精确地度量出与之相关的不稳定性。据此,可将由标定参数引起的CGE仿真模拟结果的不稳定性控制在一定范围之内。     

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。     

平均处理效果估计的Bootstrap置信区间确定方法

人们越来越关注经济现象中平均处理效果的估计.但在实际操作中,进行平均处理效果的无偏估计是比较困难的.因此引入了倾向度并通过最大似然估计的方法求出了倾向度的估计值,从而得出平均处理效果的数学期望.文章对协变量服从二点分布和多项分布的情形,讨论了它的平均处理效果估计并给出了其Bootstrap置信区间.     

相关数据下比率置信区间构造方法的改进

一类相关数据在医学诊断等应用领域普遍存在,这种数据下来自同一个体的多个观察存在相关.对于二分类相关数据比率置信区间的构造,文章引用二项分布Agresti-Coull区间的构造思想,在已有的Donner-Klar区间上基于调整midpoint和缩小方差估计量改进得到一种新的置信区间.通过蒙特卡洛数值模拟,结果表明改进区间比目前常用的三种区间不仅有更好的区间覆盖率,而且区间宽度较小.     

球内三维均匀分布的参数估计

球内三维均匀分布在理论和实际应用方面有着广泛的应用。文章重点研究了球内三维均匀分布体积和半径的参数估计,利用次序统计量得到了球径的矩估计量和极大似然估计,并对估计的置信区间做了讨论。     

不完全数据场合下双参数指数分布参数的区间估计

文章讨论了双参数指数分布参数基于不完全数据情况下的置信区间的构造问题.针对门限参数和尺度参数,分别给出了用于构造置信区间的枢轴量,讨论了门限参数的枢轴量以及尺度参数的枢轴量的精确分布,得到了相应的置信区间.针对尺度参数置信区间构造的枢轴量可以抵抗样本中异常数据的干扰,具有一定程度的稳健性.     

巴斯卡分布中未知参数的估计

在巴斯卡分布的参数r,p都未知的情况下,讨论了未知参数的极大似然估计。结果表明,r的极大似然估计可转化成一个超越方程的求解,采用该超越方程的解作为r的估计量有强相合性,导出了在大样本下r和p的置信区间。并用实例验证了估计方法的合理性。