基于Bootstrap方法的回归分析的比较

文章系统研究了基于Bootstrap方法的回归分析,给出了Bootstrap残差法与成对Bootstrap法的适用范围及区别,比较研究了参数区间估计的分位点法与加速偏差修正分位点方法(Be),BCa可使Bootstrap统计量近似枢轴化,保证Bootstrap效果,并且利用实例验证了理论分析,模拟结果显示,成对Bootstrap法比Bootstrap残差法稳定,置信区间短.     

指数-威布尔分布参数贝叶斯估计的混合Gibbs算法

文章利用混合Gibbs算法分别在分组数据和定数截尾场合给出了指数-威布尔分布参数的贝叶斯估计,并进行了Monte-Carlo模拟.结果表明:在两种不完全数据场合,用混合Gibbs算法求指数-威布尔分布参数的贝叶斯估计,结果令人满意,该算法可行、稳定且精度高.     

蒙特卡洛积分方法及其改进

文章研究了蒙特卡洛积分法及其改进,比较了其优缺点,提示了内在联系,给出了进一步改进的基本思路与原则,探讨了蒙特卡洛方差缩减的条件与实现方法,提出了:样本均值法与分层抽样法都是重点抽样法的特例,对偶抽样法是控制变量法的特例,并通过实例进行了验证.