国家自然科学基金(11226218)
- 作品数：11 被引量：15H指数：3
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- 与更新过程有关的几个概率分布及其数字特征被引量：1
- 2013年
- 对更新过程进行探讨,推导给出几个与更新过程有关的概率分布及其数字特征,进而将一般更新过程特殊化为齐次泊松过程,得出几个相应的推论.这些分布和推论在刻画城市交通流和行人流中都有重要应用.
- 姜培华纪习习吴玲
- 关键词：泊松过程
- 三参数BurrⅫ分布顺序统计量的矩及渐近分布被引量：1
- 2015年
- 文章设{X_k,1≤k≤n}独立同分布,X_((1))≤X_((2))≤…≤X_((n))为其顺序统计量。当总体服从三参数BurrⅫ分布时,得到了其极端顺序统计量的概率密度函数,给出了顺序统计量X_((k))(1≤k≤n)的高阶原点矩的精确表达式。此外还研究了极端顺序统计量X_((1))和X_((n))的渐近分布。
- 姜培华
- 关键词：顺序统计量原点矩渐近分布
- 关于三参数威布尔分布顺序统计量的概率分布性质探讨被引量：3
- 2015年
- 设{X_k,1≤k≤n}独立同分布,X_(1),X_(2),…,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X_(1)的渐近分布。
- 姜培华范国良
- 关键词：顺序统计量威布尔分布数学期望渐近分布
- 负二项分布参数的贝叶斯区间估计问题
- 2014年
- 研究了在先验分布为贝塔分布下,负二项分布未知参数θ的贝叶斯区间估计方法.借助Beta分布与F分布的关系给出了参数θ的一般后验区间估计,并给出了参数θ的最短后验区间估计的条件极值解法.通过对参数取值不同的密度曲线形状的讨论分析和数值实例对比,得出结论:在小样本情况下,最短置信区间估计方法值得采用.
- 姜培华纪习习吴玲
- 关键词：负二项分布贝叶斯估计
- Kumaraswamy分布顺序统计量的数字特征及渐近性质被引量：1
- 2013年
- 设{Xk,1≤ k ≤n}独立同分布,X(1),X(2),······ X(n)为其顺序统计量,当总体服从Kum(λ,φ)分布时,得到了其顺序统计量的联合概率密度、极端值顺序统计量的概率密度和k阶矩的表达式.此外还研究了极端值顺序统计量X(1)和X(n)的渐近分布。
- 纪习习吴玲姜培华
- 关键词：顺序统计量渐近分布
- 双参数指数分布顺序统计量的概率分布性质被引量：3
- 2013年
- 设{X k,1≤k≤n}独立同分布,X(1)≤X(2)≤…≤X(n)为其顺序统计量,当总体服从双参数指数分布exp(μ,σ)时,得到了其顺序统计量的联合概率密度函数和极端顺序统计量的密度函数,进一步得到X(1)和X(n)的期望与方差的表达式.此外还证明了样本间距X(1),X(2)-X(1),…,X(n)-X(n-1)独立不同分布,利用样本间距构造一组独立同分布的指数分布exp(1),借助顺序统计量还构造了χ2和F两组概率分布.最后研究了统计量极差R n=X(n)-X(1)的概率分布.
- 姜培华
- 关键词：顺序统计量双参数指数分布数学期望
- 两参数逆威布尔分布顺序统计量的矩及渐近分布被引量：1
- 2018年
- 设{X_k,1≤k≤n}独立同分布,X_((1)),X_((2)),…,X_((n))为其顺序统计量,当总体服从参数为(m,η)的逆威布尔分布时,得到其顺序统计量的概率密度、高阶矩和方差的表达式.证明了样本间隔不独立且不同分布,当k(k>1))固定时,得到顺序统计量X_((n-k+1))和X_((n))的渐近分布,最后给出一个关于并联系统寿命的应用实例.
- 姜培华
- 关键词：顺序统计量渐近分布
- 鞅差误差下简单线性EV回归模型最小二乘估计的相合性被引量：1
- 2014年
- 研究了误差为鞅差序列条件下的线性EV(errors-in-variables)回归模型.利用最小二乘估计方法对模型中β和θ进行估计,证明了估计量的强相合性和均方相合性,从而推广了线性EV回归模型已有的相关结论.
- 陈天衡范国良
- 关键词：鞅差均方相合性强相合性最小二乘估计
- 威布尔分布尺度参数的最佳双边检验被引量：1
- 2014年
- 众所周知,假设检验中有两类错误,即弃真和受伪的错误.传统检验方法拒绝域临界点的选取都是以尾部概率相等为准,这种方法得到的拒绝域使得犯第二类错误的概率累积值并非最小.此处从理论上推求给出威布尔分布尺度参数在犯第二类错误的概率累积最小意义下的最佳双边检验,并结合实例说明了最佳双边检验较传统双边检验的优越性.
- 姜培华
- 关键词：威布尔分布
- 几种概率分布高阶原点矩的计算被引量：4
- 2014年
- 首先通过巧妙利用贝塔分布、F分布与t分布三者之间的关系,推导给出三大抽样分布高阶原点矩的计算公式;其次借助递推关系、二项展开式和伽玛积分推导出正态分布、威布尔分布和对数正态分布高阶原点矩的计算公式;最后利用上述公式给出这些分布的数学期望和方差的一些相关推论.
- 姜培华
- 关键词：T分布F分布威布尔分布对数正态分布原点矩
