检索结果-内蒙古大学图书馆

随机序近年来在诸多领域得到广泛应用，逐渐成为概率论的一个热点研究领域。本文主要考虑样本来自非齐次的，一义Gamma分布和Beta分布的随机模型。\n 设X(i),Y(j)i,j=1，2，…，n，分别为(X1,X2，…，Xn)和(Y1,Y2，…，Yn)的第i个和第j个次序统计量，记X0=(X(1)，…，X(n))，Y0=(Y(1),…，Y（n）)。在第二章中，我们证明了来自广义Gamma分布的两个非齐次样本，如果密度函数中某个参数服从优化序，而其他参数相同时，两样本对应的极大和极小值统计量或次序统计量X0与Y0之间存在一般的随机序。对来自Beta分布的两个非齐次样本，在一个参数相同而另外一个参数服从优化序时，两样本对应的极大或极小值统计量之间也存在类似的一般随机序的关系。\n 在第三章中，我们证明了上述两个非齐次样本，在密度函数中某个参数服从强P-1arger序而其他参数相同时，两样本对应的极大或极小值统计量也存在一般的随机序，充实了第二章的结论。\n 本文的结论包含并推广了以往关于指数分布族在尺度参数服从优化序而形状参数相同时，次序统计量的随机序的研究成果，并首次讨论了形状参数服从优化序而尺度参数相同时，次序统计量的随机序；而参数服从强P—larger序时，尚未见到与本文中广义Gamma分布和Beta分布的次序统计量的随机不等式相类似的结果公开发表。

关键词：随机序伽玛分布 Beta分布优化序次序统计量

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基于非齐次RS样本和混合PHR样本的次序统计量的随机比较

基于非齐次RS样本和混合PHR样本的次序统计量的随机比较

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作者：蔡雄江苏师范大学

学位级别：硕士

通过给Scale模型添加一弹性(resilience)参数,我们得到了一个新的模型,称为Resilience-Scale(RS)模型,常见的分布如指数分布、威布尔分布、广义指数分布、指数威布尔分布和指数Lomax分布等都是该模型的一种特殊情形.本文首先对非齐次RS... 详细信息

通过给Scale模型添加一弹性(resilience)参数,我们得到了一个新的模型,称为Resilience-Scale(RS)模型,常见的分布如指数分布、威布尔分布、广义指数分布、指数威布尔分布和指数Lomax分布等都是该模型的一种特殊情形.本文首先对非齐次RS样本的最大次序统计量和最小次序统计量的序性质进行了研究.一方面,在相依情形下,我们证明了当弹性参数向量满足下(上)弱超优序,尺度参数向量满足上(下)弱超优序时,对应的最大(最小)次序统计量满足通常随机序关系.另一方面,对于独立的情形,我们得到了最小(最大)次序统计量相应的(反)失效率序关系.其次,我们在混合比例失效率(PHR)模型框架下,对第二次序统计量的失效率序进行了随机比较.具体地,对于两组独立的混合PHR样本,我们证明了如果样本量参数向量满足下弱超优序,而失效率参数向量满足上弱超优序,那么对应的第二次序统计量满足失效率序关系.最后,我们给出了一些数值例子和实际应用,如在系统可靠性、拍卖理论和系统组装策略中的应用.本文的研究结果推广和改进了现有文献中的部分工作,具有重要的理论价值和现实意义.

关键词： Resilience-Scale模型混合PHR模型次序统计量通常随机序失效率序反失效率序超优序弱超优序系统可靠性拍卖理论系统组装策略

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来自于指数化伽玛分布极值次序统计量的随机比较

来自于指数化伽玛分布极值次序统计量的随机比较

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作者：徐庭涛安徽师范大学

学位级别：硕士

本文主要研究了来自于指数化伽玛分布的最大次序统计量和最小次序统计量的随机比较。在第二章中,我们通过变换指数化伽玛分布中的形状参数或尺度参数,讨论极值次序统计量在一般随机序、反失效率序以及似然比序下的随机比较。在第三章中... 详细信息

本文主要研究了来自于指数化伽玛分布的最大次序统计量和最小次序统计量的随机比较。在第二章中,我们通过变换指数化伽玛分布中的形状参数或尺度参数,讨论极值次序统计量在一般随机序、反失效率序以及似然比序下的随机比较。在第三章中,我们将形状参数和尺度参数构成一个矩阵,并且两组独立随机变量对应的两个矩阵满足多元链优化序时,对它们的最大次序统计量在反失效率序下以及最小次序统计量在一般随机序下进行随机比较。在第四章中,我们主要将参数规定在一个递增或者递减序列中,来研究它们的最大次序统计量在反失效率序下的随机比较。

关键词：指数化伽玛分布一般随机序反失效率序似然比序次序统计量

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线性次序统计量和线性秩统计量的渐近正态性

线性次序统计量和线性秩统计量的渐近正态性

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作者：林赛攀武汉大学

学位级别：硕士

线性次序统计量和线性秩统计量是数理统计中两类很重要的统计量,在应用上经常使用,很多形式的统计量都是属于这两类统计量。早在二十世纪六十年代,Moore构造了一种较为一般的线性次序统计量,并证明了它的渐近正态性,而Hajek也得出了著名... 详细信息

线性次序统计量和线性秩统计量是数理统计中两类很重要的统计量,在应用上经常使用,很多形式的统计量都是属于这两类统计量。早在二十世纪六十年代,Moore构造了一种较为一般的线性次序统计量,并证明了它的渐近正态性,而Hajek也得出了著名的Hajek基本定理,找出了线性秩统计量渐近性的一个充要条件。本文用凸函数构造了线性次序统计量和线性秩统计量,并证明了它们的渐近正态性。

关键词：凸函数平方可积计分函数次序统计量线性秩统计量

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关于一般情况下次序统计量比值的强大数定律

关于一般情况下次序统计量比值的强大数定律

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作者：吕丹辉吉林大学

学位级别：硕士

次序统计量及其相关知识在统计学的很多应用中都发挥着至关重要的作用,在生产生活中的应用也十分广泛.近些年来,许多学者对次序统计量比值的研究越来越深入,并以此来作为局部区域稳定性的判断标准.由最开始的一些特定分布,例如Pareto分... 详细信息

次序统计量及其相关知识在统计学的很多应用中都发挥着至关重要的作用,在生产生活中的应用也十分广泛.近些年来,许多学者对次序统计量比值的研究越来越深入,并以此来作为局部区域稳定性的判断标准.由最开始的一些特定分布,例如Pareto分布、均匀分布、指数分布的次序统计量比值研究至今,条件已经变得越来越弱,研究成果所适用的场景也越来越广泛.本文首先介绍了次序统计量相关背景以及当前国内外的研究成果并给出了一些较为重要的定理.其次,文章简单介绍了有关次序统计量及次序统计量比值的一些相关知识,以及后面证明所需要的一些定义、定理和性质等.接下来给出本文的主要定理及其证明过程,即在一般情况下次序统计量比值R的强大数定律,并分别验证了服从指数分布、均匀分布的随机变量序列次序统计量比值的强大数定律.接着,在第三章的基础上,我们给出了推广,即任意两个相邻的次序统计量比值Rni(i+1))的强大数定律并同样的给出了证明过程.最后,通过总结全文,并在国内外现有研究成果上提出了一些思考和展望.

关键词：次序统计量次序统计量比值 Kolmogorov强大数定律

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次序统计量在苗木调查中的应用