简介：给出了两均匀分布的最大次序统计量的密度函数,并讨论了两均匀分布参数之比的通常区间估计、最短区间估计及假设检验方法.最后,根据实例求出了这两种区间估计及其区间长度,并得出了相应的结论.

简介：考虑了辨识下列方程中算子值参数Ｂ的必要条件，代价泛函为：证明了：最佳估计Ｂ０由一个优化系统确定，而该优化系统由状态方程、伴随方程和优化条件组成．

简介：将二维随机向量分解成互不相关的主成分，通过对两主成分的正态独立性检验达到二维随机向量正态性检验的目的．

简介：“Poisson分布的总体均数与其观察单位成正比”,这是一个被忽视的性质,但这是一个很基本的性质,在一些问题的解决中它是必需的.本文讨论了这个性质,并举例说明它在实际问题中的应用,然后对此内容在授课过程中的安排提出建议.

简介：本文提出了一种新的带择优的混合增长网络模型，并用马氏链理论严格证明了其稳定度分布的存在性。

简介：生活水平的提高，使肥胖症患者的人数逐年增加。大量研究证明，肥胖是诱发高血压、冠心病、糖尿病、高脂血症等慢性病的一种主要危险因素，对肥胖症的预防是主要的。确定肥胖的一个简单而又有效的办法是利用世界卫生组织推荐的体质指数ＢＭＩ（ＢｏｄｙＭａｓｓＩｎｄｅｘ）。本文基于上海市延吉地区近万名３０岁以上成年人的调查结果，对体质指数的分布进行了研究，并利用被污染的正态分布族模型对其进行了拟合。

简介：利用三参数的Weibull分布分析安徽砀山气象站年最大风速数据,建立似然比变点模型和回归变点模型,并对年最大风速序列的变点进行检验和估计.考虑非气象因素对年最大风速序列的影响,选取A气象站附近数个气象站的年最大风速序列作为参考序列,通过比值法,消除气象因素的影响.计算结果表明,由似然比变点模型可以估计出A气象站最大风速变点出现在2003年,由回归变点模型估计出的变点出现在2009年和2003年.结合安徽砀山气象站实际迁移和海拔变化的历史沿革,可以发现,基于Weibull分布的变点模型成功检测出了2009年台站迁移和2003年前后台站迁移且海拔显著变化的情况.

简介：推导了∑fromi=1tos（λir）/（πj=1j≠itos（λi-λj））求和公式,从而解决了独立指数分布卷积的矩的计算.

简介：本文推广了文献[1]的方法，给出了定数截尾情况下两参数Weibull分布的形状参数的区间估计，并通过大量的Monte—Carlo模拟考察了优选问题。另外还讨论了两参数的联合区间估计。文章最后通过实例说明了本文方法的应用。

简介：证明了相协样本下密度函数的核估计在有限个不同点上的联合渐近分布为多维正态分布．

简介：利用离散型随机变量的联合分布矩阵,得到了离散型随机变量独立性的一种判别方法,并用实例给出了一定的应用。

简介：将多元威布尔分布形状参数相等的检验转化为多元极值分布尺度参数相等的检验，利用Logistic模型的似然比统计量，给出相关参数为0．3，0．5，0．8时，检验统计量的模拟分位数和功效，指出相关参数越小，似然比统计量的功效越大。

简介：在研究只允许部分服务台进入休假状态的多服务台M／M／c排队系统时，我们发现了条件Erlang分布的一些有趣的性质，进一步研究我们发现相对应离散随机状态的负二项分布也具有很好的性质（概率封闭性．本文证明了一类负二项分布的概率封闭性．它们对导出复杂排队系统中离散状态下顾客等待时问分布及保险公司中破产概率上界的计算起着重要作用．

简介：(满分100分,90分钟完成)(A)基础知识达标检测一、选择题(每小题4分,共40分)1.一1{的倒数是().(A)詈(引专(c)一了8(D)一i52.如果la1=一a,那么a的取值范围是().(A)a<0(B)a≤0(C)a>0(D)a≥03.化简√(I.4l一/2)j的结果是().(A)l(B)0(c)1.4l一√2(D)j!一1.414.汁算一2x·』!的结果是().(舢一』。(引一2x’(c)一4x!(D)2x。5.下列因式分解正确的是().(A)x!一5J+6=(_+I)(Y一6)-(B)x!)一”!+Ⅵ=U(1一J)(C)1一(“+6):=(1+n+b)(1n

简介：本文研究文[1]中提出的一类择优增长系统，说明文[1]中利用主方程法求解系统的平均度分布及稳态度分布是值得商榷的，然后通过考虑系统中空团体的存在的可能性，对系统进行修正，并证明空团体存在的必要性。

简介：本文给出了Frac(M)／M／1排队系统队长的瞬时分布的向后方程和向前方程。

简介：本文主要讨论整函数零点分布与分担值定理的联系，并运用新颖的方法证明几个有趣的定理。

简介：针对指数分布2／3（G）表决系统产品，本文给出了系统的寿命分布及数字特征，并在全样本场合下给出了参数的矩估计、极大似然估计和逆矩估计，通过大量Monte—Carlo模拟比较了三种点估计的精度。此外。还给出了求参数区间估计的两种方法，并通过大量Monte—Carlo模拟考察了区间估计的精度，得到参数的精确区间估计优于近似区间估计。

简介：在“平方损失”下，研究了非指数分布族参数θ的经验Bayes估计，首先利用概率密度函数的核估计，构造了位置参数的经验Bayes（EB）估计量，在适当的条件下获得了它的收敛速度．

简介：本文针对指数分布2／3（G）表决系统产品，在截尾样本场合下给出了参数的拟矩估计、极大似然估计和近似区间估计，并通过大量的Monte—Carlo模拟分别考察了点估计和区间估计的精度。