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  • 1 篇 医学
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主题

  • 56 篇 广义置信区间
  • 22 篇 广义枢轴量
  • 11 篇 广义p值
  • 7 篇 双参数指数分布
  • 7 篇 方差分量
  • 7 篇 广义p-值
  • 6 篇 覆盖率
  • 5 篇 过程能力指数
  • 4 篇 gamma分布
  • 4 篇 广义检验变量
  • 4 篇 随机效应
  • 4 篇 串联系统
  • 3 篇 指数分布
  • 3 篇 可靠性
  • 3 篇 panel数据模型
  • 3 篇 线性混合模型
  • 3 篇 广义推断
  • 3 篇 环境因子
  • 3 篇 weibull分布
  • 2 篇 可靠寿命

机构

  • 15 篇 浙江工商大学
  • 8 篇 北京建筑大学
  • 7 篇 北京工业大学
  • 4 篇 山西师范大学
  • 4 篇 天津师范大学
  • 4 篇 青岛大学
  • 4 篇 北京工商大学
  • 4 篇 山东理工大学
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  • 3 篇 北京理工大学
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  • 1 篇 中国科学院数学与...
  • 1 篇 安徽师范大学
  • 1 篇 山东大学
  • 1 篇 黄山学院
  • 1 篇 普洱学院

作者

  • 5 篇 牟唯嫣
  • 5 篇 王炳兴
  • 5 篇 王松桂
  • 4 篇 魏秋月
  • 3 篇 周君兴
  • 3 篇 徐兴忠
  • 3 篇 叶仁道
  • 3 篇 赵静
  • 3 篇 王春玲
  • 2 篇 贾晓芳
  • 2 篇 喻雪
  • 2 篇 俞列红
  • 2 篇 赵昕
  • 2 篇 董岩
  • 2 篇 许利可
  • 2 篇 史建红
  • 2 篇 罗明
  • 2 篇 徐志超
  • 2 篇 潘鑫
  • 2 篇 林红梅

语言

  • 56 篇 中文
检索条件"主题词=广义置信区间"
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两个独立对数正态分布的中位数比的统计推断--基于似然方法、广义枢轴量方法和贝叶斯方法
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统计学与应用 2021年 第1期10卷 47-60页
作者： 仲卿照 山东大学数学学院 山东 济南
本文主要研究了基于朴素似然法、两种广义枢轴量法、带Diffuse先验和独立Jeffreys先验的贝叶斯方法对两个独立对数正态分布中位数之比的统计推断。我们通过模拟比较了五种置信区间在覆盖率、平均长度和相对偏度方面的性能。结果表明,两... 详细信息
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不同分布下均值差的检验问题
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应用数学进展 2018年 第8期7卷 971-978页
作者： 魏秋月 李泽妤 牟唯嫣 北京建筑大学理学院 北京 北京工商大学嘉华学院 北京
很多统计问题中会包含讨厌参数,在小样本情况下传统的频率学派无法给出较好的方法,然而大样本的获取往往成本较大,甚至无法完成,广义推断的提出很好的解决了此类假设检验问题。广义推断是基于广义检验变量和广义枢轴量的统计推断方法,... 详细信息
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多个对数正态总体共同均值的估计问题研究
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统计学与应用 2018年 第5期7卷 516-520页
作者： 魏秋月 李泽妤 牟唯嫣 北京建筑大学理学院 北京 北京工商大学嘉华学院 北京
若随机变量X=lnY^N(μ,σ2)则随机变量X服从对数正态分布,对数正态分布用来表示一类正右偏数据,实际应用非常广泛[1]。在很多情况下,数据的来源有不同的背景,对于单个总体的研究[2]已经不能满足我们的需求,此时的主要目的是基于几个总... 详细信息
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多个逆高斯总体共同均值的广义统计推断
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太原科技大学学报 2011年 第6期32卷 493-497页
作者： 杨静 史建红 长治学院师范分院 山西长治046011
研究了多个尺度参数未知且不等的逆高斯总体的共同均值的假设检验和区间估计问题,结合了广义推断理论和大样本理论,通过数值模拟比较了本文方法和已有方法。模拟结果表明,本文方法与已有方法相比具有较好的区间覆盖率,且当尺度参数相差... 详细信息
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基于双参数指数分布参数的统计推断研究
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科技创新导报 2020年 第12期17卷 223-225页
作者： 王思惟 湖南商务职业技术学院 湖南长沙410000
本文基于广义置信区间理论为基础,并结合广义p值,对双参数指数分布参数的统计推断问题进行了深入的研究。首先对双参数指数分布参数相同性验证问题进行了分析,重新定义了广义验证参数,给出了与其对应的广义p值,并数值分析的角度对验证... 详细信息
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平衡单因素模型下两过程能力指数的比较
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山东理工大学学报（自然科学版） 2015年 第3期29卷 76-78页
作者： 罗明 尹雪艳 山东理工大学理学院 山东淄博255049 青岛大学图书馆 山东青岛266071
在工业生产中,过程能力指数是衡量一个过程能够满足产品质量要求的程度.在平衡单因素模型下,利用广义置信区间的方法获得了两个过程能力指数差的置信区间.研究了Cpk这类过程能力指数,并用数值模拟评估了文章中提出的方法.模拟结果表明... 详细信息
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