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检索条件"作者=蒋文江"
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多元线性模型中一个二次估计的非负最优性
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数学年刊(A辑) 1992年 第1期1卷 51-54页
作者: 蒋文江 云南师范大学数学系 昆明650092
考虑如下的多元线性模型 Y=X’1BX2+Us,(1)其中ε=(ε(1),ε(2),…,ε(r))’是r×p阶随机矩阵,满足 本文给出了trC∑*是trC∑的一致最小方差非负二次无偏估计(UMVNQUE)的充要条件,其中∑*是∑的在一定意义下的最小二乘估计(... 详细信息
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生长曲线模型中协差阵的最优非负估计
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中国科学(A辑) 1992年 第12期23卷 1253-1263页
作者: 蒋文江 云南师范大学数学系和云南省应用数学研究所 昆明650092
本文给出了一个判定非负定阵的新方法,完成了生长曲线模型中误差协差阵非负估计理论的下列工作:(1)最优估计存在的充要条件及存在时的显示表达;(2)任意二次估计为最优估计的充要条件,作为推论给出了最小二乘估计为最优非负估计的充要条... 详细信息
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生长曲线模型中协差阵的最优非负估计
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应用数学学报 1992年 第1期15卷 83-98页
作者: 杨文礼 蒋文江 北京师范大学 云南师范大学
§1.模型与问题 考虑如下的生长曲线模型其中X1,X2,u≠0分别为n×k,p×l,n×s阶已知矩阵;B为k×l阶回归系数矩阵。Y=(y(1),…,y(n))′与(?)=(ε(1),…,ε(s))′分别为n×p阶观测资料矩阵及s×p阶随机误差矩阵。将Y、B及(?
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Quantile第Ⅰ类分布的参数估计
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云南大学学报(自然科学版) 2017年 第6期39卷 915-923页
作者: 蒋文江 刘怡秀 云南师范大学泛亚商学院 云南昆明650092 海南师范大学数学与统计学院 海南海口571158
Quantile第Ⅰ类分布是一类为克服经典分布在拟合金融收益率数据表现不佳而提出来的新分布族,其拥有的可变尾部厚度、独立变化的左右尾厚度及显示的分位数函数等特性,使其在拟合金融数据时明显优于诸如正态分布、stable分布等经典分布.... 详细信息
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证券市场指标对股灾优化预警仿真研究
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计算机仿真 2017年 第5期34卷 222-225页
作者: 李彩雯 蒋文江 海南师范大学数学与统计学院 海南海口571158
对证券市场指标中股灾进行准确预警,可以提高证券市场的安全系数。进行券市场指标中股灾预警时,需要对证券市场指标进行分类,构建极限定理,根据极限定理对金融市场极端情形之下"牛熊性"进行判断,完成股灾预警,但是传统方法是通过构建GM(... 详细信息
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基于单方程计量经济模型的贝叶斯分析
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湘潭大学自然科学学报 2013年 第2期35卷 119-122页
作者: 周俊梅 蒋文江 海南师范大学数学与统计学院 海南海口571158
研究了关于单方程计量经济模型的贝叶斯统计推断问题,即根据样本似然函数的形式构造出未知参数的先验分布,选取正态-Gamma分布为先验分布,对后验分布进行统计推断.最后推导了未知参数在二次损失函数下的贝叶斯估计.
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Inverse Gaussian分布的假设检验
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昆明冶金高等专科学校学报 2000年 第4期16卷 1-3页
作者: 蒋文江 云南师范大学数学系 云南昆明650092
用一种新构造方法,实现了Inverse Gaussian分布的正态化,进而解决了一类长期遗留下来的Inverse Gaussian分布的假设检验问题。
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多元线性模型中协差阵的UMVIQUE存在的充要条件
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云南师范大学学报(自然科学版) 1991年 第4期11卷 28-32页
作者: 蒋文江 云南师大数学系
考虑如下的多元线性模型 Y=XB+Uε其中ε=(ε_((1)),…,ε_((8)))是s×p阶随机矩阵,满足本文给出了trCΣ的一致最小方差不变二次无偏估计(UMVIQUE)存在的充要条件,并在UMVIQUE存在时给出了具体的估计,同时还证明了UMVIQUE的唯一性,在讨... 详细信息
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生长曲线模型中协差阵的最优不变估计
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云南师范大学学报(自然科学版) 1995年 第1期15卷 18-22页
作者: 蒋文江 李正方 云南师大数学系
考虑如下的生长曲线模形其中ε=(ε_(1),…,ε_(n))’是n×p阶随机矩阵,满足本文给出了trC∑的一致最小方差不变二次无偏估计(简称最优不变估计)存在的充要条件,并在最优不变估计存在时给出了具体的估计,同时还... 详细信息
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一种QQ-Plot新生成方法及其在NIG分布中的应用(英文)
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昆明理工大学学报(自然科学版) 2016年 第2期41卷 149-154页
作者: 蒋文江 吴江强 海南师范大学数学与统计学院 海南海口571158
提出了一个生成QQ-Plot的新方法,该方法适用于一切可以模拟的随机变量,包括概率分布密度函数,概率分布函数,分位数函数无显示表达式的所有随机变量.通过对NIG分布的实证研究表明,新方法在保持极高精度的同时,与传统使用求分布函数的反... 详细信息
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