刘荣玄
- 作品数：40 被引量：105H指数：5
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- 双指数分布族参数EB估计的最优性被引量：3
- 2011年
- 讨论双指数分布的位置参数在LINEX损失函数下的Bayes估计.在NA样本情形下,利用概率密度函数的核估计方法,构造边缘分布的概率密度估计,按照参数的Bayes估计形式,提出参数的经验Bayes(EB)估计函数,在一定的条件下可以证明所提出的这个经验Bayes估计函数是渐近最优的,并获得其收敛速度,最后举例说明满足定理条件的参数的先验分布是存在的.
- 刘荣玄曹艳华
- 关键词：NA样本LINEX损失EB估计
- 正态总体均值的贝叶斯估计及其渐近性被引量：1
- 2007年
- 一、问题的提出
在客观实际中，许多随机现象都服从或近似服从正态分布，在这些随机现象的分布中，它所含的参数有的并不是一个未知的常数。
- 刘荣玄陈玲珍
- 关键词：贝叶斯估计
- 基于概念图的概率统计课程评价的实证研究被引量：3
- 2012年
- 概念图评价的发端可以追溯到奥苏贝尔（Ausubel），特别是诺瓦克（Novak）及其同事在20世纪六、七十年代早期的工作，他们经过12年的研究得出概念图是有效的评估工具，2004年在西班牙召开的第一届概念图国际会议上探讨的第一个主题便是：概念图在教学中的评价．概率统计课程区别于学生先前所学的确定性数学（比如几何、代数），学生在学习过程中不能很好地将所学的概念连成串、结成网、变成结构化的知识印在脑海中，不能深刻地理解概念间的关系以及其中蕴含的概率统计思想。
- 刘荣玄吴高翔
- 关键词：课程评价概率统计概念图统计思想
- 数学学习中数学思想、数学方法的运用
- 2004年
- 指出了数学思想、数学方法在数学知识中的联系和区别,阐述了掌握数学思想和方法对学好数学的重要性.
- 张波刘荣玄
- 关键词：数学思想数学学习
- 关于概念图在数学教学评价中的应用研究问题被引量：12
- 2011年
- 概念图是组织和表征知识的工具，它的节点、连线、层级、分支和交叉连接都可以用来检测学生的学习．数学概念之间的关系可以拓展为对象与对象、对象与过程，或是过程与过程等之间的复杂关系，也牵涉到与运算之间的关系．概念图的评价形式有读图改错题、填图题和构图题．不同形式的概念图检验试题可以设计不同的评分标准，有节点连线评分法、编码评分法和等级评分法．
- 刘荣玄罗贤强徐向阳
- 关键词：概念图教学评价数学
- 定时截尾样本下Pareto分布的参数估计被引量：2
- 2016年
- 在定时截尾样本下研究两参数Pareto分布的参数估计,并计算它们的条件期望和方差;用数值模拟的办法验证所得估计的优劣,结果显示它们都是近似无偏估计(AUE),且具有较好的稳定性;与相应的定数截尾样本下的估计相比较,它们的相对平均误差小.
- 刘荣玄易华朱先阳
- 关键词：定时截尾
- 指数模型单参数的线性贝叶斯估计
- 2008年
- (X,λ)是二维随机向量,X1,X2,…,Xn为来自指数总体i.i.d样本,它们的条件分布X|λ～E(λ),在参数λ的先验分布未知的情况下,根据λ的期望和方差所具有的性质,证明了参数λ与样本X 1,X2,…,Xn存在一定程度的线性关系,利用这一特性和λ的充分统计量,导出λ在平方损失函数下的贝叶斯估计,并进一步讨论了其渐近性。
- 刘荣玄朱少平
- 关键词：贝叶斯估计
- 三参数Burr分布经验贝叶斯估计的渐近性被引量：2
- 2012年
- 文章在平方损失下研究三参数BurrI分布族形状参数的经验贝叶斯(EB)估计的渐近性。在先验分布形式未知的情况下,采用非参数估计方法导出了BurrI分布族形状参数的贝叶斯(Bayes)估计,利用历史样本采用密度函数核估计方法,构造了边缘密度函数及其导函数的估计,将它们代入Bayes估计式中,得到了形状参数的EB估计。在一定的条件下,证明所得到的EB估计具有渐近性,其收敛速度为n-γ(s-1)(δ-2)/δ(2s+1)。文章还举例说明满足定理条件的参数的先验分布是存在的。
- 刘荣玄朱先阳安萍
- 关键词：BURR形状参数EB估计
- 概念图及其在概率统计教学中的应用
- 2009年
- 概念图是用来组织和表征知识的工具,概念图教学法是教学改革的新途径。文中简述了概念图的起源、国内外发展现状、概念图的内涵及其结构。指出了相对于传统教学的概念图教学,在概率统计教学中的突出之处:概念图可作为教师教学的先行组织者;概念图可帮助学生复习时有效地整理知识,提高学习效果;可作为教师检测学生学习的工具;可用于师生之间的对话与合作。并用实例说明概念图应用于概率统计教学中的良好效果。
- 刘荣玄黄璇朱少平
- 关键词：概念图概率统计教学
- 正态模型单参数经验贝叶斯估计被引量：3
- 2010年
- 依据经验贝叶斯估计的思想方法,研究在平方损失函数下,正态模型单参数的经验贝叶斯(EB)估计问题。先将理论贝叶斯估计用X的边际分布密度函数及该分布密度函数的一阶导数表示出来,再利用过去样本值(x1,x2,…,xn)和当前值x,采用密度函数的核估计方法构造相应的函数来代替理论贝叶斯估计中的函数,得到参数的经验贝叶斯估计,最后证明了所得到的经验贝叶斯估计是渐近最优的。
- 刘荣玄罗隆琪
- 关键词：核估计渐近最优
