置信區(qū)間
- 湖南地區(qū)應力場定量結(jié)果及置信區(qū)間分析
為100°（置信區(qū)間為79°～100°）和5°（置信區(qū)間為2°～5°），T軸方位和傾伏角分別為225°（置信區(qū)間為204°～225°）和81°（置信區(qū)間為81°～82°）。結(jié)果表明：湖南地區(qū)平均震源機制解表現(xiàn)為逆斷型；主壓應力軸優(yōu)勢方位為NWW向，傾伏角近乎水平；主張應力軸優(yōu)勢方位為NE—NEE向，傾伏角較大。對兩種方法得到的研究區(qū)應力場結(jié)果進行了可靠性分析并與前人結(jié)果進行了對比，證實本文結(jié)果的可信度較高。關(guān)鍵詞：應力場；格點嘗試法；網(wǎng)格搜索法；置信區(qū)間；
地震研究 2023年4期2023-06-14
- 7種單組率的置信區(qū)間所需樣本量的估計方法比較
需的樣本量。置信區(qū)間法關(guān)注精確度［3-11］，通過指定置信區(qū)間的寬度，計算樣本量。在流行病學調(diào)查中，研究目的常常是估計某一人群中某特定疾病的患病率［12,13］，流行病學家為了以合理的準確度評估患病率，計算所需的樣本量需要用置信區(qū)間法。單組率基于置信區(qū)間法的樣本量估計，在1991年，Lwanga 和Lemeshow給出了基于正態(tài)近似的Wald 法樣本量計算公式［4］。2008年Machin給出了大樣本率下、極端樣本率下、有限總體下［14］，基于Wald 法
南方醫(yī)科大學學報 2023年1期2023-02-27
- P值和置信區(qū)間：聯(lián)系與區(qū)別、誤用與爭論
常用統(tǒng)計指標置信區(qū)間，目前也被廣泛使用，但對于置信區(qū)間的使用爭論卻少得多。盡管P值和置信區(qū)間已是兩個司空見慣的統(tǒng)計指標，但如何讓更多的科研工作者正確地使用它們，仍是一項任重道遠的工作。因此，本文圍繞P值和置信區(qū)間的定義、聯(lián)系與區(qū)別、誤用與爭論進行一系列闡述，以便更多的科研工作者能夠在今后的工作中正確地理解及使用它們。1 真正理解P值與置信區(qū)間1.1 P值是什么大部分文獻給出的解釋是：“P值是在假定原假設(shè)為真時，得到與樣本相同或者更極端的結(jié)果的概率”[3,5
數(shù)理醫(yī)藥學雜志 2023年1期2023-02-13
- 基于貝塔分布的最優(yōu)置信區(qū)間研究
可得到參數(shù)的置信區(qū)間.然而當樞軸量的分布為單峰非對稱時，利用傳統(tǒng)方法構(gòu)造的區(qū)間是等尾置信區(qū)間，而不是最優(yōu)置信區(qū)間.關(guān)于最優(yōu)置信區(qū)間的定義，常見的有2種:一種是在給定置信水平的區(qū)間估計下要求平均區(qū)間長度最短，另一種是在給定平均區(qū)間長度下要求置信度盡可能大或精確度盡可能高.本文主要考慮第1種定義，即在給定置信度水平下求解平均值區(qū)間長度最短的區(qū)間估計.在數(shù)理統(tǒng)計中，關(guān)于置信區(qū)間的最優(yōu)性的研究較多.夏樂天等[1]討論了指數(shù)分布參數(shù)的最短區(qū)間估計;袁長迎等[2]在伽
江西師范大學學報（自然科學版） 2022年4期2022-10-18
- 定數(shù)截尾場合三參數(shù)pareto分布參數(shù)的最優(yōu)置信區(qū)間
布參數(shù)的最優(yōu)置信區(qū)間，許多專家和學者對其進行了研究，已經(jīng)形成了豐富的研究成果.Neyman[2]的理論，在給定置信水平，以保證有一定的可靠度下，精度往往用區(qū)間長度來衡量，區(qū)間長度越短說明對參數(shù)估計得越準確.Ali等[3]提出了一種推導廣義pareto分布形狀參數(shù)統(tǒng)計檢驗的一般方法，并證明了這種方法優(yōu)于經(jīng)典的極大似然比檢驗.Singh等[4]利用最大熵原理，提出了三參數(shù)廣義pareto分布參數(shù)估計一種新的方法.佟毅[5]研究并給出了定數(shù)截尾下指數(shù)分布平均壽命
內(nèi)江師范學院學報 2022年4期2022-04-27
- 樞軸量選取對正態(tài)總體方差區(qū)間估計的影響
稱為參數(shù)θ的置信區(qū)間[1].定義1[2]設(shè)總體X的分布中含有未知參數(shù)θ,若有來自總體X的一組樣本（X1,X2,…,Xn）確定的2個統(tǒng)計量，使得對于給定的α（0＜α＜1），有，則稱隨機區(qū)間是參數(shù)θ置信度為1-α的置信區(qū)間，分別稱為置信下限和置信上限，1-α稱為置信度.在經(jīng)典統(tǒng)計學中，構(gòu)造參數(shù)θ的置信區(qū)間最常用的方法是樞軸量法，其基本步驟可概括為：Step1選取樣本（X1,X2,…,Xn）的一個函數(shù)G（X1,X2,…,Xn;θ），其中只含所求置信區(qū)間的未知參數(shù)
高師理科學刊 2022年1期2022-03-18
- Maxwell分布參數(shù)的最短置信區(qū)間研究
產(chǎn)實踐.衡量置信區(qū)間的優(yōu)良性有兩個標準：置信水平和區(qū)間長度.給定置信水平，區(qū)間長度越短，參數(shù)估計精度就越高.傳統(tǒng)的區(qū)間估計是按概率對稱方法來選取的，即等尾置信區(qū)間.但對于偏態(tài)總體或偏態(tài)抽樣分布而言，等尾置信區(qū)間長度顯然不是最短的.有許多學者針對最短置信區(qū)間問題進行了相關(guān)研究.如文獻[1-3]對正態(tài)總體方差的最短置信區(qū)間進行了比較詳細的討論.王秀麗[4]介紹了均勻分布區(qū)間長度的最短置信區(qū)間.徐美萍等[5]對Weibull分布中尺度參數(shù)的最短置信區(qū)間問題進行了
杭州師范大學學報(自然科學版) 2021年6期2021-12-07
- 置信區(qū)間在新能源中長期功率預測中的應用
的需求，研究置信區(qū)間在新能源中長期功率預測中的應用。關(guān)鍵詞：新能源;功率預測;置信區(qū)間1??? 研究背景在構(gòu)建以新能源為主體的新型電力系統(tǒng)重點工作的推動下，新能源的發(fā)展速度再次得到提升，并即將成為我國各類型電源中的主力軍。與常規(guī)電源不同，新能源對自然資源存在絕對依賴，導致了新能源具有布點集中和波動隨機兩個特點。新能源的電源布點具有很強的資源導向性，體現(xiàn)為新能源場站的分布高度集中，導致布點集中區(qū)域的電能輸出同時率高，對電能的消納和輸送提出了更高的要求。新能源
機電信息 2021年26期2021-11-06
- p-范分布中參數(shù)的置信區(qū)間
分布各參數(shù)的置信區(qū)間的研究還未提到，因此本文對于p-范分布的各單個參數(shù)的置信區(qū)間進行了研究?；谝延械南嚓P(guān)結(jié)論，確定合適的樞軸量及其分布，用樞軸量法確定p-范分布中各參數(shù)在不同情況下的置信區(qū)間或近似置信區(qū)間。1 p-范分布及其抽樣分布為了求p-范分布各參數(shù)的置信區(qū)間，我們簡要介紹p-范分布及其抽樣分布，詳見文獻[1]。定義1 令Γ(x)為伽瑪函數(shù)，λ=[Γ(3/p)/Γ(1/p)]1/2，則期望為μ，方差為σ2的一元p-范分布的密度函數(shù)為其中B(x,y)為
湖北師范大學學報(自然科學版) 2021年3期2021-09-08
- 單雙邊混合設(shè)計下基于置信區(qū)間寬度的樣本量確定
之差提出了其置信區(qū)間的構(gòu)造方法。對于混合單雙邊試驗數(shù)據(jù)，Pei等［6］基于治愈率之比研究了2種治療的等價性檢驗問題，覃愿等［7］研究了單雙邊混合試驗設(shè)計下，2種治療的治愈率之比的漸近置信區(qū)間。然而，在臨床試驗研究中，對樣本量的研究也是至關(guān)重要的。對于具有組內(nèi)相關(guān)的雙邊試驗數(shù)據(jù)，邱世芳等［8－9］基于比例差分別從顯著性檢驗的角度和區(qū)間估計的角度，推導了近似樣本量的公式和有效算法。然而，對單雙邊混合試驗設(shè)計下基于比例差的區(qū)間估計所需要的樣本量的確定還未有文獻研
重慶理工大學學報(自然科學) 2021年6期2021-07-14
- 部分核實數(shù)據(jù)下基于比例差的置信區(qū)間寬度的樣本量確定
從假設(shè)檢驗與置信區(qū)間寬度的角度確定了近似樣本量公式。然而，在給定置信水平下，關(guān)于疾病流行率之差（比例差）的置信區(qū)間的寬度控制在指定范圍內(nèi)的樣本量確定還沒有相關(guān)研究文獻。因此，本文中將從置信區(qū)間寬度的角度出發(fā)對此問題進行研究，提出幾種有效的樣本量的確定公式或有效算法。如Nedelman［11］所論述，對此類問題假定不存在假陽性誤判是合理的。因而，研究不存在假陽性誤判下基于流行率之差的區(qū)間寬度控制下的樣本量的確定問題。表1 瘧疾數(shù)據(jù)1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和統(tǒng)計模型1.1
重慶理工大學學報(自然科學) 2021年5期2021-06-10
- 單雙邊混合數(shù)據(jù)下比例比的漸近置信區(qū)間構(gòu)造
之差）的各種置信區(qū)間方法。Pei等［7］基于相等相關(guān)系數(shù)模型下給出了2種治療方案等價性評價的3種漸近檢驗過程。邱世芳等［8］從區(qū)間估計的角度給出了給定置信水平下區(qū)間寬度控制的樣本量的估計公式。對于分層設(shè)計下的組內(nèi)相關(guān)數(shù)據(jù)，Tang等［9］基于比例差考慮了分層等價性評價的score等檢驗統(tǒng)計量以及score齊性檢驗，Pei等［10］在相等相關(guān)系數(shù)模型下考慮了基于比例比的齊性檢驗以及樣本量的確定。Qiu等［11］基于反雙曲正切變換的WLS檢驗統(tǒng)計量、修正的sc
重慶理工大學學報(自然科學) 2021年3期2021-04-12
- 定數(shù)截尾場合Pareto分布形狀參數(shù)的最優(yōu)置信區(qū)間
.而對于最優(yōu)置信區(qū)間的研究也有很多成果，如，李柏林[8]證明了最優(yōu)區(qū)間估計的存在性，并推導出了常見分布形狀參數(shù)的區(qū)間估計公式.田霆[9]在給定的置信度下，求得了定數(shù)截尾Weibull分布的形狀參數(shù)的最短置信區(qū)間.李麗穎[10]研究了在總體均值未知時，尺度參數(shù)σ及σ2在置信水平為0.90和0.95下的最短置信區(qū)間.定數(shù)截尾壽命試驗(type-censored sample life test)，又稱II型截尾壽命試驗，它是指試驗到指定的失效個數(shù)停止[11-1
內(nèi)江師范學院學報 2021年2期2021-03-03
- 柔塔式風電機組二階阻尼比現(xiàn)場測量研究
組二階阻尼比置信區(qū)間為[0.440%， 0.624%]，并依據(jù)置信下限的阻尼比結(jié)果開展后續(xù)的振動分析計算。研究結(jié)果可為同類工程問題提供參考依據(jù)和應用指導。關(guān)鍵詞：柔塔式風電機組;二階阻尼比;半功率帶寬法;t分布;置信區(qū)間中圖分類號：TK83? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A近年來陸上風電的發(fā)展趨勢從高風速區(qū)向低風速區(qū)轉(zhuǎn)變，柔塔式風電機組被大量采用，隨之而來的振動問題層出不窮。阻尼比是此類風電機組振動分析計算重要的輸入量，它的準確度將直接影響振動分析的計
裝備維修技術(shù) 2020年10期2020-11-19
- 基于預警自適應技術(shù)的監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計
內(nèi)各項指標的置信區(qū)間來設(shè)定閾值，在大量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，采用統(tǒng)計學方法計算出合理的閾值區(qū)間，采用分時段、動態(tài)閾值的方式對指標進行監(jiān)控并對異常發(fā)出告警。同時設(shè)置置信區(qū)間更新機制應對突發(fā)情況，一旦監(jiān)控數(shù)據(jù)超出置信區(qū)間或系統(tǒng)硬件參數(shù)發(fā)生變化，可在發(fā)出系統(tǒng)警告的同時清除當前置信區(qū)間，重新統(tǒng)計，生成新的置信區(qū)間。在新的置信區(qū)間未生成時，依據(jù)人工設(shè)定初始閾值，待新的置信區(qū)間統(tǒng)計完成，自動切換為新的置信區(qū)間。2.2方案架構(gòu)本方案包括5個核心模塊，方案整體架構(gòu)如圖1所示。①指
計算機與網(wǎng)絡(luò) 2020年13期2020-07-29
- 基于統(tǒng)計分析的溫度控制系統(tǒng)改進研究
算出95%的置信區(qū)間，然后計算出整個溫區(qū)的預測區(qū)間。與傳統(tǒng)的線性回歸算法相比，基于統(tǒng)計分析的溫度控制系統(tǒng)改進方法得到的溫度更加準確，精度更高。關(guān)鍵詞：線性回歸;置信區(qū)間;可信度;統(tǒng)計控制Abstract： In the temperature control system of commonly used equipment， there are two main types of temperature sensors， namely digital a
河南科技 2020年10期2020-06-21
- Gompertz分布尺度參數(shù)的最短區(qū)間估計
定的前提下，置信區(qū)間的長度越短越好。在正態(tài)總體的情形下有多種經(jīng)典的估計方法[1-3]。在經(jīng)典統(tǒng)計下，一些常見分布的位置參數(shù)最短區(qū)間估計問題，如指數(shù)分布，伽瑪分布，瑞利分布，文獻[4-6]已有敘述。文獻[7]較為詳細地說明了Gompertz分布模型的應用，其可用來描述普通的動力學，動物和哺乳動物的胚胎腫瘤的生長以及可靠性增長模型，還證明了Gompertz分布具有“把時鐘調(diào)回到零點”的性質(zhì)。文獻[8]介紹了基于Gompertz模型的人口預測問題。文獻[9]用G
山東理工大學學報（自然科學版） 2020年3期2020-03-26
- 區(qū)間估計原理探討及實例應用
了區(qū)間估計、置信區(qū)間、置信水平、區(qū)間精確度、可靠度這些知識，并理解了它們之間的關(guān)系以及聯(lián)系。此外區(qū)間估計的實例應用與生活有著密切的聯(lián)系，既讓所學知識學以致用， 又充分體現(xiàn)了數(shù)學與生活息息相關(guān)?！娟P(guān)鍵詞】區(qū)間估計;置信區(qū)間;求解;實例應用中圖分類號： R446.11文獻標識碼： A文章編號： 2095-2457（2019）10-0012-004DOI：10.19694/j.cnki.issn2095-2457.2019.10.004The Principle
科技視界 2019年10期2019-09-02
- 基于RVM機器學習方法的高校理論與實驗教學質(zhì)量評價模型
，并構(gòu)建基于置信區(qū)間的結(jié)果可靠性分析方法。實驗結(jié)果表明，高校理論教學與實驗教學質(zhì)量評價MK?RVM模型的各項精度指標均表現(xiàn)優(yōu)秀，精度等級達到“好”;訓練集及測試集的教學質(zhì)量評價真實值均在MK?RVM估計的95%置信度置信區(qū)間內(nèi)，證實基于MK?RVM的教學質(zhì)量評價結(jié)果具有較好的可靠性。因此，RVM算法為高校理論教學與實驗教學質(zhì)量評價提供了一種新的有效途徑。關(guān)鍵詞： 相關(guān)向量機（RVM）; 教學質(zhì)量評價; 精度分析; 可靠性分析; 遺傳算法; 置信區(qū)間中圖分類
現(xiàn)代電子技術(shù) 2019年13期2019-07-08
- 效應量置信區(qū)間的原理及其實現(xiàn)
告效應量及其置信區(qū)間正逐漸成為主流心理學界所要求的新標準，但是研究者可能對效應量的置信區(qū)間缺乏足夠的理解。為增強研究者對效應量置信區(qū)間的理解及應用，本文介紹了心理學研究中最常用的效應量指標——Cohen's d與η2——置信區(qū)間的基本原理，即在備擇假設(shè)（H1）為真時，需要通過迭代估計的方式來估計相應非中心分布的非中心分布參數(shù)，從而構(gòu)建Cohen's d與η2的置信區(qū)間。其中Cohen's d對應的是非中心t分布;而η2對應的則是非中心F分布。使用現(xiàn)有的計算
心理技術(shù)與應用 2019年5期2019-05-24
- 本科教學質(zhì)量的分析與研究
：決策模型;置信區(qū)間;區(qū)間數(shù);主、客觀賦權(quán);誤差分析法中圖分類號：G642.0? ? ?文獻標志碼：A? ? ?文章編號：1674-9324（2019）10-0169-04一、引言在《國家中長期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要》中，提出了把提高教學質(zhì)量作為高等教育發(fā)展的最核心任務。高校是國家人才的主要輸出地，所以高校的教學質(zhì)量是培養(yǎng)高質(zhì)量、高水平人才的關(guān)鍵，因此提高高校的教學質(zhì)量就至關(guān)重要了。陜西省地處西北，是承東啟西，連接西部的重要樞紐，且歷史悠久，經(jīng)濟繁榮，是中
教育教學論壇 2019年10期2019-04-14
- 基于信息熵和Monte Carlo方法的分布檢驗
;均勻分布;置信區(qū)間;卡方檢驗中圖分類號：O21 ? ? ? ?文獻標志碼：A ? ? ?文章編號：1673-291X（2019）03-0159-03引言在數(shù)據(jù)統(tǒng)計領(lǐng)域，分布檢驗是其中的重要步驟，具有方便、快速、準確等優(yōu)點，現(xiàn)已廣泛應用在醫(yī)學、統(tǒng)計學等領(lǐng)域，在判斷實驗結(jié)果是否符合預期，產(chǎn)品質(zhì)量是否合格等方面作用重大。卡方檢驗是基于統(tǒng)計樣本中實際觀測值與理論推斷值兩者偏離程度而發(fā)展起來的一種典型的分布檢驗方法，該方法可以解決檢驗數(shù)據(jù)是否符合假設(shè)的分布類型的問
經(jīng)濟研究導刊 2019年3期2019-03-13
- 原子吸收法測定食品中鎘含量的不確定度評定
定測定結(jié)果的置信區(qū)間，該食品中鎘的含量及其置信區(qū)間為0.270±0.006（mg/kg）。關(guān)鍵詞：測量不確定度 鎘 石墨爐原子吸收光譜法 置信區(qū)間測量不確定度是定量評價測量水平的指標，是判定測量結(jié)果可信程度的依據(jù)，是表征合理的賦予被測量值的分散性與測量結(jié)果相聯(lián)系的參數(shù)。測量不確定度在許多發(fā)達和發(fā)展中國家已普遍使用，國際間量值的比對和實驗室數(shù)據(jù)的比較都要求提供包括包含因子和置信水平約定的測量結(jié)果不確定度，使測量結(jié)果進行互相比對，以取得相互承認和共識。本文應用
食品安全導刊 2018年7期2018-09-26
- 分數(shù)階統(tǒng)計分布與金融投資①
y穩(wěn)定分布 置信區(qū)間 金融投資 正態(tài)分布中圖分類號：F832 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2018）12（b）-051-021 分數(shù)階統(tǒng)計分布簡介分數(shù)階統(tǒng)計分布及其隨機過程是一類廣泛應用于描述非高斯變量和非馬爾科夫過程的統(tǒng)計方法。Lévy穩(wěn)定分布是一種具有冪律特征的分數(shù)階統(tǒng)計分布，其概率密度或累計分布曲線表現(xiàn)為尖峰拖尾特征，尾部為冪律衰減，對應的隨機過程可以描述長程相關(guān)性和突發(fā)性。1963年Mandelbrot首次將其用于金融領(lǐng)域。2 問
中國商論 2018年35期2018-09-10
- 基于F分布的最短置信區(qū)間研究
的區(qū)間是最短置信區(qū)間；當分布為單峰非對稱時，利用傳統(tǒng)方法構(gòu)造的區(qū)間是等尾置信區(qū)間，而不是最短置信區(qū)間。關(guān)于研究最優(yōu)區(qū)間估計的文獻有很多，李柏林[1]證明了最優(yōu)區(qū)間估計的存在性，并推導出了常見分布的參數(shù)的區(qū)間估計公式；錢瑛[2]證明了單峰分布的最短置信區(qū)間的存在性；姜培華[3]證明了兩正態(tài)總體方差比的最優(yōu)區(qū)間的存在性，即F分布最優(yōu)區(qū)間的存在性，這些文獻都只是從理論上證明不同分布下的最優(yōu)區(qū)間估計的存在性。徐曉嶺[4]不僅運用拉格朗日乘數(shù)法證明了卡方分布的最優(yōu)區(qū)
統(tǒng)計與決策 2018年12期2018-07-12
- 假設(shè)檢驗的置信區(qū)間法
在聯(lián)系，梳理置信區(qū)間與假設(shè)檢驗中的拒絕域之間的關(guān)系，認為可以用置信區(qū)間進行假設(shè)檢驗。關(guān)鍵詞：區(qū)間估計；置信區(qū)間；抽樣分布；假設(shè)檢驗中圖分類號：G642.0文獻標識碼：AAssumption of Confidence Interval MethodLiuSubing1CaoDazhi1ZhangHua21.Rocket Force University of EngineeringShanxiXian710025；2.The Hitech College
科技風 2018年31期2018-07-09
- 運用病床工作效率指標分析某醫(yī)院病區(qū)床位設(shè)置的合理性
床位的95%置信區(qū)間。應用病床工作效率、病床使用率、病床周轉(zhuǎn)次數(shù)指標分析各病區(qū)床位設(shè)置的合理性。結(jié)果 10個病區(qū)中，1—9月有5個病區(qū)床位設(shè)置不合理，床位設(shè)置情況普遍不合理。結(jié)論 利用病床效率指標來分析病床設(shè)置的合理性是可行的，具有決策參考意義，使醫(yī)院管理者及時了解各病區(qū)床位配置情況，對病區(qū)床位進行動態(tài)化調(diào)整，合理配置院內(nèi)衛(wèi)生資源，促進醫(yī)院科學發(fā)展。[關(guān)鍵詞] 病床工作效率；病床設(shè)置；置信區(qū)間；病區(qū)[中圖分類號] R19 [文獻標識碼] A [文章編號]
中國衛(wèi)生產(chǎn)業(yè) 2018年18期2018-05-14
- 雙邊試驗設(shè)計下基于區(qū)間估計的樣本量的確定
基于Wald置信區(qū)間的樣本量(2)其中，或則基于Wald方法的 100(1-α)%的置信區(qū)間寬度的一半長度不大于ω的樣本量NW為：(3)2.2 基于Haldane置信區(qū)間的樣本量A1Δ2-2B1Δ+C1≤0(4)且在獨立性模型下，關(guān)于Δ的置信水平為100(1-α)%的Haldane置信區(qū)間為[Δ2l,Δ2u]，其中上下限Δ2l,Δ2u通過如下不等式得到：A2Δ2-2B2Δ+C2≤0(5)則100(1-α)%的Haldane置信區(qū)間寬度的一半長度不大于ω的樣
重慶理工大學學報(自然科學) 2018年4期2018-05-10
- Gumbel分布分位數(shù)的廣義置信區(qū)間
置和尺度參數(shù)置信區(qū)間的確定，相關(guān)學者提出了很多方法.文獻[4]利用樣本分位數(shù)，構(gòu)建極值分布參數(shù)的線性回歸模型，得到了相關(guān)參數(shù)的漸近正態(tài)無偏估計，給出了相應的漸近置信區(qū)間.文獻[5]基于樣本分位數(shù)給出了構(gòu)造置信區(qū)間的2個新樞軸量，推導出了樞軸量的概率密度函數(shù)表達式，在大樣本場合討論了總體參數(shù)的近似置信區(qū)間.文獻[6]結(jié)合非線性回歸模型和最小絕對偏差給出極值分布參數(shù)的一種估計方法.以上文獻都是在大樣本情況下考慮Gumbel分布中位置參數(shù)和尺度參數(shù)的置信區(qū)間，所
天津師范大學學報（自然科學版） 2018年1期2018-05-07
- 淺析應用蒙特拉羅模擬估計任意函數(shù)的期望值的置信區(qū)間
數(shù)的期望值的置信區(qū)間的基本原理，并應用R語言來計算一個具體的函數(shù)的期望的置信區(qū)間，并對得到的結(jié)果進行簡要的分析。【關(guān)鍵詞】蒙特卡洛模擬 R語言 期望值 置信區(qū)間一、基本原理（一）定義蒙特卡洛（Monte Carlo）模擬是一種通過設(shè)定隨機過程（數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)），反復生成隨機序列并計算參數(shù)估計量和統(tǒng)計量，進而研究其分布特征的方法。在應用蒙特卡洛模擬的過程中重復生成隨機序列的過程越多，估計出來的參數(shù)統(tǒng)計量和估計量就越接近真實值，所以蒙特卡洛模擬得到的是一個最優(yōu)解
時代金融 2018年6期2018-03-26
- 參數(shù)估計與假設(shè)檢驗：原理、方法與誤區(qū)
性；可以利用置信區(qū)間進行假設(shè)檢驗，也可以利用假設(shè)檢驗進行區(qū)間估計；但不能把參數(shù)估計與假設(shè)檢驗等同起來。[關(guān)鍵詞]參數(shù)估計；置信區(qū)間；假設(shè)檢驗；原理；方法；誤區(qū)[中圖分類號] C8 [文獻標識碼] A [文章編號] 2095-3437（2018）02-0040-03參數(shù)估計和假設(shè)檢驗是統(tǒng)計學專業(yè)的基礎(chǔ)知識，是統(tǒng)計學課程教學的重點內(nèi)容。然而，由于對基本思想和原理的認識不到位，常常導致對一些知識點存在誤解，進而造成錯誤的應用，甚至得出錯誤的結(jié)論。本文將從參數(shù)估計
大學教育 2018年2期2018-03-26
- 競爭風險數(shù)據(jù)中累積發(fā)生率置信區(qū)間的估計研究*
6]，CIF置信區(qū)間是可以按預先給定的概率 (95%、99%等) 確定包含CIF的一個范圍，一般可表示為 (L,U)，分別表示區(qū)間下限 (L≥ 0) 和區(qū)間上限 (U≤ 1)。經(jīng)典CIF區(qū)間是基于假定CIF近似服從正態(tài)分布構(gòu)造得到的，然而卻可能出現(xiàn)區(qū)間下限L 1越界的異常情況，特別是在小樣本時[7]，而邏輯轉(zhuǎn)換[7]、反正弦平方根轉(zhuǎn)換[10]可以避免區(qū)間出現(xiàn)越界情況。對此本文將基于對CIF進行不同轉(zhuǎn)換，分別為線性轉(zhuǎn)換 (經(jīng)典)、對數(shù)轉(zhuǎn)換、雙對數(shù)轉(zhuǎn)換、反正弦
中國衛(wèi)生統(tǒng)計 2018年1期2018-03-05
- 非平衡異方差單向分類模型中的廣義置信區(qū)間
模型中的廣義置信區(qū)間許利可*， 范永輝(天津師范大學 數(shù)學科學學院， 天津 300387)討論了在單向分類模型中多個正態(tài)總體樣本容量不等， 方差不等時樣本均值的同時廣義置信區(qū)間的估計問題. 結(jié)合Scheffe 和Bonferroni 區(qū)間的定義， 給出了相應的廣義檢驗變量及廣義樞軸量， 進而求得樣本均值的同時廣義置信區(qū)間， 并且通過數(shù)據(jù)模擬， 和文獻[1]中給出的方法比較， 本文所給方法具有較好的可行性．廣義樞軸量; 廣義置信區(qū)間; 單向分類模型H0:μ1
華中師范大學學報（自然科學版） 2017年6期2017-12-26
- 分位數(shù)回歸區(qū)間估計方法比較分析
們在覆蓋率與置信區(qū)間長度方面的表現(xiàn)。分位數(shù)回歸； 誘導光滑； 自助法0 引 言線性回歸模型是統(tǒng)計學中最經(jīng)典的模型。傳統(tǒng)的線性回歸研究因變量的條件均值隨自變量的變化趨勢。此類模型對隨機誤差的分布有較強的假定。Koenker和Bassett[1]于1978年提出線性分位數(shù)回歸，考慮因變量的條件分位數(shù)對自變量的影響，可以根據(jù)不同的條件分位數(shù)更全面地認識因變量的條件分布。與傳統(tǒng)的線性回歸相比，分位數(shù)回歸模型使用范圍更廣，估計效果更準確。隨著計算機技術(shù)的發(fā)展，分位數(shù)
長春工業(yè)大學學報 2017年2期2017-06-05
- 雙參數(shù)指數(shù)分布的興趣參數(shù)的廣義置信區(qū)間
趣參數(shù)的廣義置信區(qū)間袁守成(普洱學院 數(shù)學與統(tǒng)計學院，云南 普洱665000)研究了雙參數(shù)指數(shù)分布的分位數(shù)和可靠度函數(shù)的廣義置信區(qū)間問題.首先利用廣義樞軸量給出2個興趣參數(shù)的廣義置信區(qū)間，并證明了在頻率意義下2個興趣參數(shù)的廣義置信區(qū)間具有實際的置信水平，最后通過實例對上述方法進行了數(shù)值模擬，結(jié)果驗證了該方法的有效性.雙參數(shù)指數(shù)分布； 廣義置信區(qū)間； 廣義樞軸量； Fiducial模型雙參數(shù)指數(shù)分布是一類應用非常廣泛的分布，常常用于產(chǎn)品壽命的可靠性分析中，也
海南大學學報（自然科學版） 2017年1期2017-04-25
- 花崗巖殘積土的土水特征曲線參數(shù)概率
，獲得了不同置信區(qū)間的SWCC及其對應參數(shù)值。關(guān)鍵詞：貝葉斯理論；土水特征曲線；馬爾可夫鏈蒙特卡羅算法；花崗巖殘積土；置信區(qū)間中圖分類號：TU411文獻標志碼：A文章編號：16744764（2017）01011206收稿日期：20160916基金項目：國家自然科學基金（51468041、 51268046）；江西省自然科學基金（20161BAB203078）；教育部博士點專項基金（20123601110001）作者簡介：羅小艷（1978），女，主要從事巖土
土木建筑與環(huán)境工程 2017年1期2017-03-29
- 兩組率同為100%或0%時率差置信區(qū)間估計的SAS實現(xiàn)*
或0%時率差置信區(qū)間估計的SAS實現(xiàn)*南方醫(yī)科大學生物統(tǒng)計學系(510515)黃耀華 唐欣然 段重陽 陳平雁△目的 通過SAS編程實現(xiàn)兩組事件發(fā)生率均為0%或100%時率差置信區(qū)間的估計。方法 針對事件發(fā)生率均為100%或0%時率差置信區(qū)間的估計問題，采用SAS9.4編程，使置信區(qū)間估計的Miettinen Nurminen法、Newcombe-Wilson法及校正Newcombe-Wilson法等三種方法得以實現(xiàn)，并通過實例進行說明。結(jié)果 所編程序?qū)崿F(xiàn)了
中國衛(wèi)生統(tǒng)計 2017年1期2017-03-09
- 慢性病發(fā)病率置信區(qū)間的構(gòu)造
慢性病發(fā)病率置信區(qū)間的構(gòu)造白永昕1，田茂再1，2 （1.蘭州財經(jīng)大學統(tǒng)計學院，甘肅蘭州730020；2.中國人民大學應用統(tǒng)計科學研究中心中國人民大學統(tǒng)計學院，北京100972）在流行病研究中，發(fā)病率是一個重要指標，該指標反映的是特定人群中某種疾病的發(fā)病程度.因此，對它的置信區(qū)間的構(gòu)造在判別疾病發(fā)病程度上具有重要的醫(yī)學意義.對于一些慢性疾（如癌癥或心血管等），由于其發(fā)病周期長，發(fā)病率低，Poisson抽樣下要比二項抽樣，逆項抽樣更符合事實.利用四種方法研究了
高校應用數(shù)學學報A輯 2016年2期2016-11-16
- 連續(xù)波雷達精度對初速試驗估計的影響*
彈丸才能確定置信區(qū)間及置信度,連續(xù)波雷達作為測量初速的重要設(shè)備,其精度影響初速試驗估計的用彈數(shù)量,文中對初速測量進行參數(shù)估計,計算初速置信區(qū)間及其置信度,并考慮雷達測速誤差對初速估計的影響,討論射彈數(shù)量與雷達精度的關(guān)系,以期選擇最少的用彈量準確考核被試彈藥性能,降低試驗成本,提高試驗效率。關(guān)鍵詞:初速;隨機變量;置信區(qū)間;置信度;連續(xù)波雷達;精度;參數(shù)估計0引言彈丸的炮口初速是用經(jīng)典的內(nèi)彈道學理論研究火炮膛內(nèi)動態(tài)過程的重要參數(shù),是衡量火炮、彈丸和火藥裝藥性
彈箭與制導學報 2016年2期2016-08-02
- 二分類集群數(shù)據(jù)下靈敏度和特異度的置信區(qū)間構(gòu)建
度和特異度的置信區(qū)間構(gòu)建霍劍(中國人民大學 統(tǒng)計學院，北京 100872)摘要：在醫(yī)學診斷等應用領(lǐng)域中廣泛存在二分類集群數(shù)據(jù)，其特征是來自同一個群的反應結(jié)果存在相關(guān)。對于該數(shù)據(jù)下靈敏度和特異度的置信區(qū)間構(gòu)造，目前已有方法在小樣本及靈敏度或特異度偏大時區(qū)間覆蓋率較差，通過利用二項分布得分區(qū)間的構(gòu)造思想，基于靈敏度和特異度的最優(yōu)加權(quán)估計量構(gòu)造一種新的置信區(qū)間；通過蒙特卡洛模擬表明，與已有方法相比新區(qū)間的覆蓋率明顯最優(yōu)、且區(qū)間長度較??；新區(qū)間在二分類集群數(shù)據(jù)的應
統(tǒng)計與信息論壇 2016年6期2016-06-29
- 基于區(qū)間分析的WSNs定位算法
并構(gòu)建測距的置信區(qū)間；在定位階段，結(jié)合B-box定位法和集員辨識求出未知節(jié)點位置坐標的可行解集，通過網(wǎng)格掃描得到未知節(jié)點的估算位置。該算法通過仿真分析驗證了可行性，并與傳統(tǒng)的定位算法進行了誤差比較，實驗結(jié)果表明:該算法具有更高的定位精度且魯棒性更好。關(guān)鍵詞:無線傳感器網(wǎng)絡(luò)； 定位算法； 接收信號強度指示； 自助抽樣法； 置信區(qū)間； 集員辨識0引言節(jié)點定位技術(shù)是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(wirelesssensornetworks,WSNs)的核心技術(shù)之一[1]。定位
傳感器與微系統(tǒng) 2016年4期2016-06-24
- 眼科病床分配優(yōu)化模型研究及應用
、手術(shù)時間的置信區(qū)間后，最終確定最佳的病床分配方案。結(jié)果經(jīng)對眼科不同類型患者的入院、手術(shù)時間進行系統(tǒng)的統(tǒng)計分析后得出新的病床優(yōu)化統(tǒng)計模型，即M/G/m系統(tǒng)。該系統(tǒng)有效地建立了眼科病人病床分配過程中最短的逗留時間以及最佳的病床分配模型。結(jié)論較之傳統(tǒng)的病床分配模型，眼科病床分配優(yōu)化模型不僅更加科學、合理，而且患者等待逗留時間短，值得推廣應用。［關(guān)鍵詞］眼科；病床分配；優(yōu)化模型；置信區(qū)間隨著我國老齡化人口的日益劇增，加之我國醫(yī)療建設(shè)、醫(yī)療資源的不均衡發(fā)展，使得大
中國衛(wèi)生產(chǎn)業(yè) 2016年2期2016-06-01
- 羽毛羽絨中嗜溫性需氧菌菌落數(shù)不確定度評定
不確定度及其置信區(qū)間。結(jié)果表明，嗜溫性需氧菌菌落數(shù)的擴展不確定度為0.0533，影響嗜溫性需氧菌菌落數(shù)的測量不確定度主要來自操作過程的重復性。關(guān)鍵詞：嗜溫性需氧菌菌落數(shù)；不確定度；羽毛羽絨；置信區(qū)間中圖分類號：TS107 文獻標志碼：B 文章編號：1674-2346（2016）02-0010-041 試驗1.1 試驗方案調(diào)節(jié)彎紗深度，在4種不同的彎紗深度下，將每種紗線分別采用1+1羅紋、2+2羅紋和羅紋半空氣層組織，各編織5塊400？00mm的試樣，對試樣
浙江紡織服裝職業(yè)技術(shù)學院學報 2016年2期2016-05-30
- 個股與指數(shù)的相關(guān)性研究
數(shù) 點估計 置信區(qū)間 系統(tǒng)風險一、關(guān)于相關(guān)系數(shù)的一些概念人們經(jīng)常會遇到的一些確定的函數(shù)關(guān)系，比如圓的周長S即它和它的半徑R之間的關(guān)系可表示為S=2ΠR。這是一種確定的函數(shù)關(guān)系。還有一種是由于有各種不確定的因素的影響，變量間的關(guān)系呈現(xiàn)出不確定性，人們稱之為相關(guān)關(guān)系或統(tǒng)計關(guān)系，如大家都知道成本可以影響利潤，但消費者嗜好也起作用，所以難以給出成本與利潤之間的函數(shù)關(guān)系。在一定的條件下人們可以把相關(guān)關(guān)系轉(zhuǎn)化為函數(shù)關(guān)系，如計量經(jīng)濟學家經(jīng)常這樣做，以幫助他們研究一些經(jīng)濟
時代金融 2016年9期2016-05-14
- 遠距離支援壓制干擾實施及結(jié)果評定方法
與發(fā)現(xiàn)概率和置信區(qū)間的關(guān)系,討論了不同航路點上到達被試雷達的干信比和對被試雷達性能的影響,解決了靶場抗干擾試驗中試驗樣本數(shù)及試驗航路設(shè)計等方面問題。關(guān)鍵詞:遠距離支援干擾;試驗樣本數(shù);置信區(qū)間;飛行航路修回日期： 2015-10-08趙棟華(1986-),男,工程師?，F(xiàn)狀戰(zhàn)爭條件下,雷達“四抗”問題對雷達性能提出了嚴峻的挑戰(zhàn)。有源干擾作為積極的人為干擾樣式[1],在雷達系統(tǒng)抗干擾試驗中占據(jù)著重要的比重。作為一種重要的有源干擾樣式,遠距離支援干擾具有以下鮮明
指揮控制與仿真 2016年1期2016-03-02
- 面向鋁材生產(chǎn)的實時能耗監(jiān)測及預警系統(tǒng)
耗的能耗異常置信區(qū)間，設(shè)某設(shè)備擠壓一噸鋁型材的預測耗電量為X1,X2,…Xn服從樣本分布(,)，和分別表示預測耗電量的樣本均值和樣本方差，則隨機變量，對于給定的置信度，則該生產(chǎn)設(shè)備生產(chǎn)一噸鋁型材的預測耗電量均值的置信區(qū)間為。以實際生產(chǎn)中的一組擠壓能耗數(shù)據(jù)為例，某擠壓設(shè)備在2013.7月中5天的耗電量分別為345.24度/噸、343.82度/噸、354.05度/噸、346.44度/噸、353.26度/噸，則置信度為0.99的耗電量置信區(qū)間為：，，，則預測耗電
電子測試 2015年9期2016-01-14
- 關(guān)于幼兒園開設(shè)“親子課堂”效果的定量分析
；問卷調(diào)查；置信區(qū)間；T檢驗一、“親子課堂”背景介紹2006年以來，隨著我國第一次生育高峰產(chǎn)生的“80后”一代相繼結(jié)婚生子，中國第三次生育高峰正式來臨，此次生育高峰將持續(xù)至2017年。隨著我國近幾年人口生育高峰的來臨，加強學前教育成為我們未來教育的主要目標之一，學前教育的質(zhì)量越來越受到全社會的關(guān)注。為了適應新的教育形勢，浦東新區(qū)在各學前教育單位中選取部分試點單位，對現(xiàn)有課程進行了研發(fā)和改革，其中，針對不同年齡幼兒的“親子課堂”被帶到某公辦幼兒園的課堂里。幼
新課程·上旬 2014年12期2015-03-17
- 用De l t a法求兩水平研究中信度的置信區(qū)間
于求解信度的置信區(qū)間。本文首先介紹了λj和λ的含義及其基于的模型，在此基礎(chǔ)上，提出了簡單而精確地估計λj和λ置信區(qū)間的新方法。實例表明，相對于Raykov等人介紹的方法，新方法操作起來更簡單，得出的結(jié)果也更精確。二、λj和λ的含義及其基于的模型信度λj和λ指的是參數(shù)統(tǒng)計估計的信度或精確性。λj是第j個單元樣本均值的信度，表示第二水平第j單元的“真實”變異（或真正的單元的變異）占第一水平上觀測到的參數(shù)估計的變異的比例；[6]λ經(jīng)常被稱為平均信度、均值的總體信
教育測量與評價 2014年4期2014-04-20
- Weibull分布型元件串聯(lián)系統(tǒng)的可靠性廣義置信區(qū)間
可靠性函數(shù)的置信區(qū)間已得到較好解決[1],但對于有兩個Weibull分布型元件組成的串聯(lián)系統(tǒng),卻極少有文獻對其系統(tǒng)可靠性的置信區(qū)間進行研究.本文將基于Weerahandi[2]的廣義樞軸量和廣義置信區(qū)間的概念,建立系統(tǒng)可靠性的廣義置信區(qū)間.因此,本文中對廣義樞軸量和廣義置信區(qū)間的基本概念和理論進行介紹,然后基于服從Weibull分布的兩個元件的定時結(jié)尾數(shù)據(jù)構(gòu)造了R(t)廣義樞軸量以及其廣義置信區(qū)間,并且在此基礎(chǔ)上,又討論了廣義置信區(qū)間的頻率性質(zhì).并從理論上
山東理工大學學報（自然科學版） 2013年3期2013-12-17
- 基于滑動時間窗的置信區(qū)間流量異常檢測算法研究
滑動時間窗的置信區(qū)間的方法，可以有效地對網(wǎng)絡(luò)異常流量進行檢測，給出安全告警.1 網(wǎng)絡(luò)流量異常算法綜述對網(wǎng)絡(luò)流量的異常檢測，常用的有以下幾種[1]:基于閾值檢測方法，該方法用閾值來確定網(wǎng)絡(luò)流量是否異常，但主要存在閾值確定的合理性的缺陷；基于統(tǒng)計的方法，通過對用戶的使用習慣進行統(tǒng)計，但假設(shè)的統(tǒng)計模型在實際中往往很復雜；數(shù)據(jù)挖掘方法則是從大量隨機數(shù)據(jù)中，提取信息、抽象出特征模型，再根據(jù)相應算法對網(wǎng)絡(luò)流量的異常進行判斷，但是比較難以維護，在一些情況下，并不能代表多
重慶三峽學院學報 2013年3期2013-06-28
- 基于delta方法泊松分布參數(shù)的近似信仰推斷
似信仰分布和置信區(qū)間。模擬結(jié)果表明，近似信仰區(qū)間與Wald置信區(qū)間的平均長度幾乎無差異，但近似信仰置信區(qū)間覆蓋概率明顯優(yōu)于Wald置信區(qū)間的覆蓋概率。Poisson分布；delta方法；近似信仰推斷；樞軸方程泊松分布是最基本的離散分布，不僅在離散數(shù)據(jù)的分析處理中處于重要的地位，而且在管理科學、運籌學及自然科學等實際問題中有非常廣泛的 應 用［1－3］。 目 前 多 數(shù) 利 用 Bayes 方 法［4］、Bootstrap方法［5］研究泊松分布參數(shù)的區(qū)間估計
合肥工業(yè)大學學報（自然科學版） 2012年3期2012-07-18
- Bootstrap方法與經(jīng)典方法在區(qū)間估計中的比較
參數(shù)方法計算置信區(qū)間的理論和應用已得到大量的研究成果，非參數(shù)方法計算置信區(qū)間近來得到許多統(tǒng)計工作者的研究和推廣，本文通過隨機模擬對這兩種方法進行比較研究。1 經(jīng)典方法計算參數(shù)的置信區(qū)間由引理2即可計算參數(shù)λ的置信度為1-α的置信區(qū)間。2 Bootstrap方法非參數(shù)統(tǒng)計又稱任意分布檢驗。它是統(tǒng)計學的一個分支。如果在一個統(tǒng)計問題中，其總體分布不能用有限個實參數(shù)來刻畫，只能對它作一些諸如分布連續(xù)、有密度、具有某階矩等一般性的假定，則稱之為非參數(shù)統(tǒng)計問題。這類檢
統(tǒng)計與決策 2012年23期2012-02-21
- 樞軸量為單峰分布的最短區(qū)間估計
下，一般認為置信區(qū)間的長度越短越好。而用傳統(tǒng)方法得到的置信區(qū)間一般不是最短的。因此最短區(qū)間估計就成為文獻中研究較多的問題之一。文[1]研究了正態(tài)總體方差的最短區(qū)間估計，文[2]研究了伽瑪分布參數(shù)的最短置信區(qū)間。在區(qū)間估計問題中，常常構(gòu)造的樞軸量是單峰分布，如正態(tài)分布，t分布，χ2分布，F(xiàn)分布等。文[3]研究了當未知參數(shù)的分布為單峰分布時的最短區(qū)間估計問題。本文在文[3]基礎(chǔ)上用構(gòu)造樞軸量的方法來討論樞軸量為單峰分布的最短區(qū)間估計，證明了當未知參數(shù)分別在樞軸
統(tǒng)計與決策 2011年17期2011-09-26
- Bernoulli分布中參數(shù)p的近似置信區(qū)間及應用
參數(shù)p的近似置信區(qū)間及應用周 小 雙(德州學院 數(shù)學系，山東 德州 253023；山東大學 數(shù)學科學學院，山東 濟南 250100)給出了Bernoulli分布中未知參數(shù)的4種不同形式的近似置信區(qū)間，包括基于Hoeffding不等式和Bernstein不等式兩種新的置信區(qū)間，并通過模擬比較了置信區(qū)間在大樣本和小樣本情形下的優(yōu)劣．置信區(qū)間；Bernoulli分布；Hoeffding不等式；Bernstein不等式參數(shù)估計是統(tǒng)計推斷的主要內(nèi)容，主要包括點估計和
衡水學院學報 2011年1期2011-09-23
- 不重復抽樣下總體比例的估計
用二項參數(shù)的置信區(qū)間略作修正近似成為p的置信區(qū)間，當然此時二項參數(shù)的置信區(qū)間要盡可能準確。本文研究比較區(qū)間CI1、CI2、CI3的統(tǒng)計性質(zhì)，以決定它們的取舍。1 范圍概率設(shè)總體比例P未知，經(jīng)不重復抽樣得樣本比例p，約定置信水平1－α。設(shè)[L(p),U(p)]為P的一置信區(qū)間，在常規(guī)意義下區(qū)間估計應該滿足但是，超幾何分布是有限離散隨機變量，除極個別點P值外，對于（0,1）區(qū)間中的幾乎所有P值來說，等式（4）精確成立是不可能的。為此，我們稱P{L(p)≤P≤U
統(tǒng)計與決策 2011年12期2011-03-09
- 區(qū)間估計中一個問題的探討
找到了不同的置信區(qū)間，通過舉例和分析χ2分布表，對這兩個區(qū)間進行了甄別.置信區(qū)間；正態(tài)總體；方差；χ2分布概率論與數(shù)理統(tǒng)計是高校經(jīng)濟管理類和工科類專業(yè)的數(shù)學基礎(chǔ)課［1］。這一學科的理論和方法幾乎滲透了所有科學技術(shù)領(lǐng)域。作為一名高校學生，學好這門課程，是非常必要的，這對提高自身數(shù)學素養(yǎng)和日后的深造都大有裨益。在區(qū)間估計這一章節(jié)，幾乎所有的教材都介紹了單個正態(tài)總體中參數(shù)的區(qū)間估計。對于均值的估計，分別討論了方差已知和未知兩種情形；但在介紹方差的區(qū)間估計時，幾乎
衡陽師范學院學報 2011年6期2011-01-09
- 雙參數(shù)指數(shù)分布參數(shù)的最短區(qū)間估計
,參數(shù)的最短置信區(qū)間估計方法.雙參數(shù)指數(shù)分布;區(qū)間估計;最短置信區(qū)間0 引言未知參數(shù)最短置信區(qū)間的估計問題實際上是一個條件極值問題,可以被轉(zhuǎn)化為一個方程組,從而可用數(shù)值計算的方法迭代求解.未知參數(shù)θ的區(qū)間估計與其點估計相比有著明顯的優(yōu)勢,它不僅給出了參數(shù)真值所在的范圍,還給出了該范圍包含真值的可信程度.因此在置信水平1-α確定的前提下,置信區(qū)間的長度越短越好.如果樞軸量的密度是單峰對稱函數(shù),顯然當兩側(cè)各取α/2時,置信區(qū)間長度為最短;如果樞軸量的概率密度非
鄭州大學學報（理學版） 2010年3期2010-09-07