置信區(qū)間
- 湖南地區(qū)應(yīng)力場(chǎng)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(jī)制解表現(xiàn)為逆斷型；主壓應(yīng)力軸優(yōu)勢(shì)方位為NWW向，傾伏角近乎水平；主張應(yīng)力軸優(yōu)勢(shì)方位為NE—NEE向，傾伏角較大。對(duì)兩種方法得到的研究區(qū)應(yīng)力場(chǎng)結(jié)果進(jìn)行了可靠性分析并與前人結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比，證實(shí)本文結(jié)果的可信度較高。關(guān)鍵詞：應(yīng)力場(chǎng)；格點(diǎn)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(jì)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(jì)算樣本量。在流行病學(xué)調(diào)查中，研究目的常常是估計(jì)某一人群中某特定疾病的患病率［12,13］，流行病學(xué)家為了以合理的準(zhǔn)確度評(píng)估患病率，計(jì)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(jì)，在1991年，Lwanga 和Lemeshow給出了基于正態(tài)近似的Wald 法樣本量計(jì)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(xué)學(xué)報(bào) 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(zhēng)論
常用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)置信區(qū)間，目前也被廣泛使用，但對(duì)于置信區(qū)間的使用爭(zhēng)論卻少得多。盡管P值和置信區(qū)間已是兩個(gè)司空見慣的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，但如何讓更多的科研工作者正確地使用它們，仍是一項(xiàng)任重道遠(yuǎn)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(zhēng)論進(jìn)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(xiàn)給出的解釋是：“P值是在假定原假設(shè)為真時(shí)，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(xué)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(dāng)樞軸量的分布為單峰非對(duì)稱時(shí)，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(jì)下要求平均區(qū)間長(zhǎng)度最短，另一種是在給定平均區(qū)間長(zhǎng)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(zhǎng)度最短的區(qū)間估計(jì).在數(shù)理統(tǒng)計(jì)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(jì);袁長(zhǎng)迎等[2]在伽
- 定數(shù)截尾場(chǎng)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(xué)者對(duì)其進(jìn)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(zhǎng)度來衡量，區(qū)間長(zhǎng)度越短說明對(duì)參數(shù)估計(jì)得越準(zhǔn)確.Ali等[3]提出了一種推導(dǎo)廣義pareto分布形狀參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)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(yàn).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(jì)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(xué)院學(xué)報(bào) 2022年4期2022-04-27
- 樞軸量選取對(duì)正態(tài)總體方差區(qū)間估計(jì)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(gè)統(tǒng)計(jì)量，使得對(duì)于給定的α（0＜α＜1），有，則稱隨機(jī)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(jì)學(xué)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(gè)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(xué)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(shí)踐.衡量置信區(qū)間的優(yōu)良性有兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)：置信水平和區(qū)間長(zhǎng)度.給定置信水平，區(qū)間長(zhǎng)度越短，參數(shù)估計(jì)精度就越高.傳統(tǒng)的區(qū)間估計(jì)是按概率對(duì)稱方法來選取的，即等尾置信區(qū)間.但對(duì)于偏態(tài)總體或偏態(tài)抽樣分布而言，等尾置信區(qū)間長(zhǎng)度顯然不是最短的.有許多學(xué)者針對(duì)最短置信區(qū)間問題進(jìn)行了相關(guān)研究.如文獻(xiàn)[1-3]對(duì)正態(tài)總體方差的最短置信區(qū)間進(jìn)行了比較詳細(xì)的討論.王秀麗[4]介紹了均勻分布區(qū)間長(zhǎng)度的最短置信區(qū)間.徐美萍等[5]對(duì)Weibull分布中尺度參數(shù)的最短置信區(qū)間問題進(jìn)行了
- 置信區(qū)間在新能源中長(zhǎng)期功率預(yù)測(cè)中的應(yīng)用
的需求，研究置信區(qū)間在新能源中長(zhǎng)期功率預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。關(guān)鍵詞：新能源;功率預(yù)測(cè);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(diǎn)工作的推動(dòng)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(duì)自然資源存在絕對(duì)依賴，導(dǎo)致了新能源具有布點(diǎn)集中和波動(dòng)隨機(jī)兩個(gè)特點(diǎn)。新能源的電源布點(diǎn)具有很強(qiáng)的資源導(dǎo)向性，體現(xiàn)為新能源場(chǎng)站的分布高度集中，導(dǎo)致布點(diǎn)集中區(qū)域的電能輸出同時(shí)率高，對(duì)電能的消納和輸送提出了更高的要求。新能源
機(jī)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(duì)于p-范分布的各單個(gè)參數(shù)的置信區(qū)間進(jìn)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(jiǎn)要介紹p-范分布及其抽樣分布，詳見文獻(xiàn)[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
- 單雙邊混合設(shè)計(jì)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(duì)于混合單雙邊試驗(yàn)數(shù)據(jù)，Pei等［6］基于治愈率之比研究了2種治療的等價(jià)性檢驗(yàn)問題，覃愿等［7］研究了單雙邊混合試驗(yàn)設(shè)計(jì)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(yàn)研究中，對(duì)樣本量的研究也是至關(guān)重要的。對(duì)于具有組內(nèi)相關(guān)的雙邊試驗(yàn)數(shù)據(jù)，邱世芳等［8－9］基于比例差分別從顯著性檢驗(yàn)的角度和區(qū)間估計(jì)的角度，推導(dǎo)了近似樣本量的公式和有效算法。然而，對(duì)單雙邊混合試驗(yàn)設(shè)計(jì)下基于比例差的區(qū)間估計(jì)所需要的樣本量的確定還未有文獻(xiàn)研
- 部分核實(shí)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(yàn)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(xiàn)。因此，本文中將從置信區(qū)間寬度的角度出發(fā)對(duì)此問題進(jìn)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(duì)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(jì)模型1.1
- 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(jià)性評(píng)價(jià)的3種漸近檢驗(yàn)過程。邱世芳等［8］從區(qū)間估計(jì)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(jì)公式。對(duì)于分層設(shè)計(jì)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(jià)性評(píng)價(jià)的score等檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量以及score齊性檢驗(yàn)，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(yàn)以及樣本量的確定。Qiu等［11］基于反雙曲正切變換的WLS檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量、修正的sc
- 定數(shù)截尾場(chǎng)合Pareto分布形狀參數(shù)的最優(yōu)置信區(qū)間
.而對(duì)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(jì)的存在性，并推導(dǎo)出了常見分布形狀參數(shù)的區(qū)間估計(jì)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(shí)，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(yàn)(type-censored sample life test)，又稱II型截尾壽命試驗(yàn)，它是指試驗(yàn)到指定的失效個(gè)數(shù)停止[11-1
內(nèi)江師范學(xué)院學(xué)報(bào) 2021年2期2021-03-03
- 柔塔式風(fēng)電機(jī)組二階阻尼比現(xiàn)場(chǎng)測(cè)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(dòng)分析計(jì)算。研究結(jié)果可為同類工程問題提供參考依據(jù)和應(yīng)用指導(dǎo)。關(guān)鍵詞：柔塔式風(fēng)電機(jī)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(hào)：TK83? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A近年來陸上風(fēng)電的發(fā)展趨勢(shì)從高風(fēng)速區(qū)向低風(fēng)速區(qū)轉(zhuǎn)變，柔塔式風(fēng)電機(jī)組被大量采用，隨之而來的振動(dòng)問題層出不窮。阻尼比是此類風(fēng)電機(jī)組振動(dòng)分析計(jì)算重要的輸入量，它的準(zhǔn)確度將直接影響振動(dòng)分析的計(jì)
裝備維修技術(shù) 2020年10期2020-11-19
- 基于預(yù)警自適應(yīng)技術(shù)的監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計(jì)
內(nèi)各項(xiàng)指標(biāo)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(jì)學(xué)方法計(jì)算出合理的閾值區(qū)間，采用分時(shí)段、動(dòng)態(tài)閾值的方式對(duì)指標(biāo)進(jìn)行監(jiān)控并對(duì)異常發(fā)出告警。同時(shí)設(shè)置置信區(qū)間更新機(jī)制應(yīng)對(duì)突發(fā)情況，一旦監(jiān)控?cái)?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(shí)清除當(dāng)前置信區(qū)間，重新統(tǒng)計(jì)，生成新的置信區(qū)間。在新的置信區(qū)間未生成時(shí)，依據(jù)人工設(shè)定初始閾值，待新的置信區(qū)間統(tǒng)計(jì)完成，自動(dòng)切換為新的置信區(qū)間。2.2方案架構(gòu)本方案包括5個(gè)核心模塊，方案整體架構(gòu)如圖1所示。①指
計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò) 2020年13期2020-07-29
- 基于統(tǒng)計(jì)分析的溫度控制系統(tǒng)改進(jìn)研究
算出95%的置信區(qū)間，然后計(jì)算出整個(gè)溫區(qū)的預(yù)測(cè)區(qū)間。與傳統(tǒng)的線性回歸算法相比，基于統(tǒng)計(jì)分析的溫度控制系統(tǒng)改進(jìn)方法得到的溫度更加準(zhǔn)確，精度更高。關(guān)鍵詞：線性回歸;置信區(qū)間;可信度;統(tǒng)計(jì)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(jì)
定的前提下，置信區(qū)間的長(zhǎng)度越短越好。在正態(tài)總體的情形下有多種經(jīng)典的估計(jì)方法[1-3]。在經(jīng)典統(tǒng)計(jì)下，一些常見分布的位置參數(shù)最短區(qū)間估計(jì)問題，如指數(shù)分布，伽瑪分布，瑞利分布，文獻(xiàn)[4-6]已有敘述。文獻(xiàn)[7]較為詳細(xì)地說明了Gompertz分布模型的應(yīng)用，其可用來描述普通的動(dòng)力學(xué)，動(dòng)物和哺乳動(dòng)物的胚胎腫瘤的生長(zhǎng)以及可靠性增長(zhǎng)模型，還證明了Gompertz分布具有“把時(shí)鐘調(diào)回到零點(diǎn)”的性質(zhì)。文獻(xiàn)[8]介紹了基于Gompertz模型的人口預(yù)測(cè)問題。文獻(xiàn)[9]用G
- 區(qū)間估計(jì)原理探討及實(shí)例應(yīng)用
了區(qū)間估計(jì)、置信區(qū)間、置信水平、區(qū)間精確度、可靠度這些知識(shí)，并理解了它們之間的關(guān)系以及聯(lián)系。此外區(qū)間估計(jì)的實(shí)例應(yīng)用與生活有著密切的聯(lián)系，既讓所學(xué)知識(shí)學(xué)以致用， 又充分體現(xiàn)了數(shù)學(xué)與生活息息相關(guān)。【關(guān)鍵詞】區(qū)間估計(jì);置信區(qū)間;求解;實(shí)例應(yīng)用中圖分類號(hào)： R446.11文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A文章編號(hào)： 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(jī)器學(xué)習(xí)方法的高校理論與實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)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(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，高校理論教學(xué)與實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)MK?RVM模型的各項(xiàng)精度指標(biāo)均表現(xiàn)優(yōu)秀，精度等級(jí)達(dá)到“好”;訓(xùn)練集及測(cè)試集的教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)真實(shí)值均在MK?RVM估計(jì)的95%置信度置信區(qū)間內(nèi)，證實(shí)基于MK?RVM的教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)結(jié)果具有較好的可靠性。因此，RVM算法為高校理論教學(xué)與實(shí)驗(yàn)教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià)提供了一種新的有效途徑。關(guān)鍵詞： 相關(guān)向量機(jī)（RVM）; 教學(xué)質(zhì)量評(píng)價(jià); 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(yīng)量置信區(qū)間的原理及其實(shí)現(xiàn)
告效應(yīng)量及其置信區(qū)間正逐漸成為主流心理學(xué)界所要求的新標(biāo)準(zhǔn)，但是研究者可能對(duì)效應(yīng)量的置信區(qū)間缺乏足夠的理解。為增強(qiáng)研究者對(duì)效應(yīng)量置信區(qū)間的理解及應(yīng)用，本文介紹了心理學(xué)研究中最常用的效應(yīng)量指標(biāo)——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(shí)，需要通過迭代估計(jì)的方式來估計(jì)相應(yīng)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(duì)應(yīng)的是非中心t分布;而η2對(duì)應(yīng)的則是非中心F分布。使用現(xiàn)有的計(jì)算
心理技術(shù)與應(yīng)用 2019年5期2019-05-24
- 本科教學(xué)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(hào)：G642.0? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ?文章編號(hào)：1674-9324（2019）10-0169-04一、引言在《國家中長(zhǎng)期教育改革和發(fā)展規(guī)劃綱要》中，提出了把提高教學(xué)質(zhì)量作為高等教育發(fā)展的最核心任務(wù)。高校是國家人才的主要輸出地，所以高校的教學(xué)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(xué)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(jì)繁榮，是中
教育教學(xué)論壇 2019年10期2019-04-14
- 基于信息熵和Monte Carlo方法的分布檢驗(yàn)
;均勻分布;置信區(qū)間;卡方檢驗(yàn)中圖分類號(hào)：O21 ? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A ? ? ?文章編號(hào)：1673-291X（2019）03-0159-03引言在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域，分布檢驗(yàn)是其中的重要步驟，具有方便、快速、準(zhǔn)確等優(yōu)點(diǎn)，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用在醫(yī)學(xué)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等領(lǐng)域，在判斷實(shí)驗(yàn)結(jié)果是否符合預(yù)期，產(chǎn)品質(zhì)量是否合格等方面作用重大?？ǚ綑z驗(yàn)是基于統(tǒng)計(jì)樣本中實(shí)際觀測(cè)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(yàn)方法，該方法可以解決檢驗(yàn)數(shù)據(jù)是否符合假設(shè)的分布類型的問
經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2019年3期2019-03-13
- 原子吸收法測(cè)定食品中鎘含量的不確定度評(píng)定
定測(cè)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(cè)量不確定度 鎘 石墨爐原子吸收光譜法 置信區(qū)間測(cè)量不確定度是定量評(píng)價(jià)測(cè)量水平的指標(biāo)，是判定測(cè)量結(jié)果可信程度的依據(jù)，是表征合理的賦予被測(cè)量值的分散性與測(cè)量結(jié)果相聯(lián)系的參數(shù)。測(cè)量不確定度在許多發(fā)達(dá)和發(fā)展中國家已普遍使用，國際間量值的比對(duì)和實(shí)驗(yàn)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(cè)量結(jié)果不確定度，使測(cè)量結(jié)果進(jìn)行互相比對(duì)，以取得相互承認(rèn)和共識(shí)。本文應(yīng)用
食品安全導(dǎo)刊 2018年7期2018-09-26
- 分?jǐn)?shù)階統(tǒng)計(jì)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(hào)：F832 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2096-0298（2018）12（b）-051-021 分?jǐn)?shù)階統(tǒng)計(jì)分布簡(jiǎn)介分?jǐn)?shù)階統(tǒng)計(jì)分布及其隨機(jī)過程是一類廣泛應(yīng)用于描述非高斯變量和非馬爾科夫過程的統(tǒng)計(jì)方法。Lévy穩(wěn)定分布是一種具有冪律特征的分?jǐn)?shù)階統(tǒng)計(jì)分布，其概率密度或累計(jì)分布曲線表現(xiàn)為尖峰拖尾特征，尾部為冪律衰減，對(duì)應(yīng)的隨機(jī)過程可以描述長(zhǎng)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(dāng)分布為單峰非對(duì)稱時(shí)，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(jì)的文獻(xiàn)有很多，李柏林[1]證明了最優(yōu)區(qū)間估計(jì)的存在性，并推導(dǎo)出了常見分布的參數(shù)的區(qū)間估計(jì)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(xiàn)都只是從理論上證明不同分布下的最優(yōu)區(qū)間估計(jì)的存在性。徐曉嶺[4]不僅運(yùn)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(jì)與決策 2018年12期2018-07-12
- 假設(shè)檢驗(yàn)的置信區(qū)間法
在聯(lián)系，梳理置信區(qū)間與假設(shè)檢驗(yàn)中的拒絕域之間的關(guān)系，認(rèn)為可以用置信區(qū)間進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)。關(guān)鍵詞：區(qū)間估計(jì)；置信區(qū)間；抽樣分布；假設(shè)檢驗(yàn)中圖分類號(hào)：G642.0文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：AAssumption of Confidence Interval MethodLiuSubing1CaoDazhi1ZhangHua21.Rocket Force University of EngineeringShanxiXian710025；2.The Hitech College
科技風(fēng) 2018年31期2018-07-09
- 運(yùn)用病床工作效率指標(biāo)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(yīng)用病床工作效率、病床使用率、病床周轉(zhuǎn)次數(shù)指標(biāo)分析各病區(qū)床位設(shè)置的合理性。結(jié)果 10個(gè)病區(qū)中，1—9月有5個(gè)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(biāo)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(shí)了解各病區(qū)床位配置情況，對(duì)病區(qū)床位進(jìn)行動(dòng)態(tài)化調(diào)整，合理配置院內(nèi)衛(wèi)生資源，促進(jìn)醫(yī)院科學(xué)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(hào)] R19 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)]
中國衛(wèi)生產(chǎn)業(yè) 2018年18期2018-05-14
- 雙邊試驗(yàn)設(shè)計(jì)下基于區(qū)間估計(jì)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(zhǎng)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(dú)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(zhǎng)度不大于ω的樣
- 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(xué)者提出了很多方法.文獻(xiàn)[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(jì)，給出了相應(yīng)的漸近置信區(qū)間.文獻(xiàn)[5]基于樣本分位數(shù)給出了構(gòu)造置信區(qū)間的2個(gè)新樞軸量，推導(dǎo)出了樞軸量的概率密度函數(shù)表達(dá)式，在大樣本場(chǎng)合討論了總體參數(shù)的近似置信區(qū)間.文獻(xiàn)[6]結(jié)合非線性回歸模型和最小絕對(duì)偏差給出極值分布參數(shù)的一種估計(jì)方法.以上文獻(xiàn)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
- 淺析應(yīng)用蒙特拉羅模擬估計(jì)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(yīng)用R語言來計(jì)算一個(gè)具體的函數(shù)的期望的置信區(qū)間，并對(duì)得到的結(jié)果進(jìn)行簡(jiǎn)要的分析?！娟P(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(jī)過程（數(shù)據(jù)生成系統(tǒng)），反復(fù)生成隨機(jī)序列并計(jì)算參數(shù)估計(jì)量和統(tǒng)計(jì)量，進(jìn)而研究其分布特征的方法。在應(yīng)用蒙特卡洛模擬的過程中重復(fù)生成隨機(jī)序列的過程越多，估計(jì)出來的參數(shù)統(tǒng)計(jì)量和估計(jì)量就越接近真實(shí)值，所以蒙特卡洛模擬得到的是一個(gè)最優(yōu)解
時(shí)代金融 2018年6期2018-03-26
- 參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)：原理、方法與誤區(qū)
性；可以利用置信區(qū)間進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，也可以利用假設(shè)檢驗(yàn)進(jìn)行區(qū)間估計(jì)；但不能把參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)等同起來。[關(guān)鍵詞]參數(shù)估計(jì)；置信區(qū)間；假設(shè)檢驗(yàn)；原理；方法；誤區(qū)[中圖分類號(hào)] C8 [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A [文章編號(hào)] 2095-3437（2018）02-0040-03參數(shù)估計(jì)和假設(shè)檢驗(yàn)是統(tǒng)計(jì)學(xué)專業(yè)的基礎(chǔ)知識(shí)，是統(tǒng)計(jì)學(xué)課程教學(xué)的重點(diǎn)內(nèi)容。然而，由于對(duì)基本思想和原理的認(rèn)識(shí)不到位，常常導(dǎo)致對(duì)一些知識(shí)點(diǎn)存在誤解，進(jìn)而造成錯(cuò)誤的應(yīng)用，甚至得出錯(cuò)誤的結(jié)論。本文將從參數(shù)估計(jì)
大學(xué)教育 2018年2期2018-03-26
- 競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù)中累積發(fā)生率置信區(qū)間的估計(jì)研究*
6]，CIF置信區(qū)間是可以按預(yù)先給定的概率 (95%、99%等) 確定包含CIF的一個(gè)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(shí)[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(duì)此本文將基于對(duì)CIF進(jìn)行不同轉(zhuǎn)換，分別為線性轉(zhuǎn)換 (經(jīng)典)、對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換、雙對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換、反正弦
中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì) 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(xué) 數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院， 天津 300387)討論了在單向分類模型中多個(gè)正態(tài)總體樣本容量不等， 方差不等時(shí)樣本均值的同時(shí)廣義置信區(qū)間的估計(jì)問題. 結(jié)合Scheffe 和Bonferroni 區(qū)間的定義， 給出了相應(yīng)的廣義檢驗(yàn)變量及廣義樞軸量， 進(jìn)而求得樣本均值的同時(shí)廣義置信區(qū)間， 并且通過數(shù)據(jù)模擬， 和文獻(xiàn)[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
- 分位數(shù)回歸區(qū)間估計(jì)方法比較分析
們?cè)诟采w率與置信區(qū)間長(zhǎng)度方面的表現(xiàn)。分位數(shù)回歸； 誘導(dǎo)光滑； 自助法0 引 言線性回歸模型是統(tǒng)計(jì)學(xué)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(shì)。此類模型對(duì)隨機(jī)誤差的分布有較強(qiáng)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(duì)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(rèn)識(shí)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(jì)效果更準(zhǔn)確。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展，分位數(shù)
- 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(xué)院 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)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(gè)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(gè)興趣參數(shù)的廣義置信區(qū)間具有實(shí)際的置信水平，最后通過實(shí)例對(duì)上述方法進(jìn)行了數(shù)值模擬，結(jié)果驗(yàn)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(yīng)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
- 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(duì)應(yīng)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(hào)：TU411文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：16744764（2017）01011206收稿日期：20160916基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金（51468041、 51268046）；江西省自然科學(xué)基金（20161BAB203078）；教育部博士點(diǎn)專項(xiàng)基金（20123601110001）作者簡(jiǎn)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(shí)率差置信區(qū)間估計(jì)的SAS實(shí)現(xiàn)*
或0%時(shí)率差置信區(qū)間估計(jì)的SAS實(shí)現(xiàn)*南方醫(yī)科大學(xué)生物統(tǒng)計(jì)學(xué)系(510515)黃耀華 唐欣然 段重陽 陳平雁△目的 通過SAS編程實(shí)現(xiàn)兩組事件發(fā)生率均為0%或100%時(shí)率差置信區(qū)間的估計(jì)。方法 針對(duì)事件發(fā)生率均為100%或0%時(shí)率差置信區(qū)間的估計(jì)問題，采用SAS9.4編程，使置信區(qū)間估計(jì)的Miettinen Nurminen法、Newcombe-Wilson法及校正Newcombe-Wilson法等三種方法得以實(shí)現(xiàn)，并通過實(shí)例進(jìn)行說明。結(jié)果 所編程序?qū)崿F(xiàn)了
中國衛(wèi)生統(tǒng)計(jì) 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(cái)經(jīng)大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院，甘肅蘭州730020；2.中國人民大學(xué)應(yīng)用統(tǒng)計(jì)科學(xué)研究中心中國人民大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院，北京100972）在流行病研究中，發(fā)病率是一個(gè)重要指標(biāo)，該指標(biāo)反映的是特定人群中某種疾病的發(fā)病程度.因此，對(duì)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(xué)意義.對(duì)于一些慢性疾（如癌癥或心血管等），由于其發(fā)病周期長(zhǎng)，發(fā)病率低，Poisson抽樣下要比二項(xiàng)抽樣，逆項(xiàng)抽樣更符合事實(shí).利用四種方法研究了
- 連續(xù)波雷達(dá)精度對(duì)初速試驗(yàn)估計(jì)的影響*
彈丸才能確定置信區(qū)間及置信度,連續(xù)波雷達(dá)作為測(cè)量初速的重要設(shè)備,其精度影響初速試驗(yàn)估計(jì)的用彈數(shù)量,文中對(duì)初速測(cè)量進(jìn)行參數(shù)估計(jì),計(jì)算初速置信區(qū)間及其置信度,并考慮雷達(dá)測(cè)速誤差對(duì)初速估計(jì)的影響,討論射彈數(shù)量與雷達(dá)精度的關(guān)系,以期選擇最少的用彈量準(zhǔn)確考核被試彈藥性能,降低試驗(yàn)成本,提高試驗(yàn)效率。關(guān)鍵詞:初速;隨機(jī)變量;置信區(qū)間;置信度;連續(xù)波雷達(dá);精度;參數(shù)估計(jì)0引言彈丸的炮口初速是用經(jīng)典的內(nèi)彈道學(xué)理論研究火炮膛內(nèi)動(dòng)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(dǎo)學(xué)報(bào) 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(xué) 統(tǒng)計(jì)學(xué)院，北京 100872)摘要：在醫(yī)學(xué)診斷等應(yīng)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(gè)群的反應(yīng)結(jié)果存在相關(guān)。對(duì)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(shí)區(qū)間覆蓋率較差，通過利用二項(xiàng)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(jì)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(zhǎng)度較小；新區(qū)間在二分類集群數(shù)據(jù)的應(yīng)
統(tǒng)計(jì)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(cè)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(shí)求出未知節(jié)點(diǎn)位置坐標(biāo)的可行解集，通過網(wǎng)格掃描得到未知節(jié)點(diǎn)的估算位置。該算法通過仿真分析驗(yàn)證了可行性，并與傳統(tǒng)的定位算法進(jìn)行了誤差比較，實(shí)驗(yàn)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(hào)強(qiáng)度指示； 自助抽樣法； 置信區(qū)間； 集員辨識(shí)0引言節(jié)點(diǎn)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(yīng)用
、手術(shù)時(shí)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(duì)眼科不同類型患者的入院、手術(shù)時(shí)間進(jìn)行系統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)分析后得出新的病床優(yōu)化統(tǒng)計(jì)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(shí)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(xué)、合理，而且患者等待逗留時(shí)間短，值得推廣應(yīng)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(píng)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(kuò)展不確定度為0.0533，影響嗜溫性需氧菌菌落數(shù)的測(cè)量不確定度主要來自操作過程的重復(fù)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(hào)：TS107 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B 文章編號(hào)：1674-2346（2016）02-0010-041 試驗(yàn)1.1 試驗(yàn)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(duì)試樣
- 個(gè)股與指數(shù)的相關(guān)性研究
數(shù) 點(diǎn)估計(jì) 置信區(qū)間 系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)一、關(guān)于相關(guān)系數(shù)的一些概念人們經(jīng)常會(huì)遇到的一些確定的函數(shù)關(guān)系，比如圓的周長(zhǎng)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(jì)關(guān)系，如大家都知道成本可以影響利潤，但消費(fèi)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(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)家經(jīng)常這樣做，以幫助他們研究一些經(jīng)濟(jì)
時(shí)代金融 2016年9期2016-05-14
- 遠(yuǎn)距離支援壓制干擾實(shí)施及結(jié)果評(píng)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(diǎn)上到達(dá)被試?yán)走_(dá)的干信比和對(duì)被試?yán)走_(dá)性能的影響,解決了靶場(chǎng)抗干擾試驗(yàn)中試驗(yàn)樣本數(shù)及試驗(yàn)航路設(shè)計(jì)等方面問題。關(guān)鍵詞:遠(yuǎn)距離支援干擾;試驗(yàn)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。現(xiàn)狀戰(zhàn)爭(zhēng)條件下,雷達(dá)“四抗”問題對(duì)雷達(dá)性能提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。有源干擾作為積極的人為干擾樣式[1],在雷達(dá)系統(tǒng)抗干擾試驗(yàn)中占據(jù)著重要的比重。作為一種重要的有源干擾樣式,遠(yuǎn)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(shí)時(shí)能耗監(jiān)測(cè)及預(yù)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(yù)測(cè)耗電量為X1,X2,…Xn服從樣本分布(,)，和分別表示預(yù)測(cè)耗電量的樣本均值和樣本方差，則隨機(jī)變量，對(duì)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(yù)測(cè)耗電量均值的置信區(qū)間為。以實(shí)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(yù)測(cè)耗電
電子測(cè)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(yàn)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(qiáng)學(xué)前教育成為我們未來教育的主要目標(biāo)之一，學(xué)前教育的質(zhì)量越來越受到全社會(huì)的關(guān)注。為了適應(yīng)新的教育形勢(shì)，浦東新區(qū)在各學(xué)前教育單位中選取部分試點(diǎn)單位，對(duì)現(xiàn)有課程進(jìn)行了研發(fā)和改革，其中，針對(duì)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(jiǎn)單而精確地估計(jì)λj和λ置信區(qū)間的新方法。實(shí)例表明，相對(duì)于Raykov等人介紹的方法，新方法操作起來更簡(jiǎn)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(jì)估計(jì)的信度或精確性。λj是第j個(gè)單元樣本均值的信度，表示第二水平第j單元的“真實(shí)”變異（或真正的單元的變異）占第一水平上觀測(cè)到的參數(shù)估計(jì)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(cè)量與評(píng)價(jià) 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(duì)于有兩個(gè)Weibull分布型元件組成的串聯(lián)系統(tǒng),卻極少有文獻(xiàn)對(duì)其系統(tǒng)可靠性的置信區(qū)間進(jìn)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(duì)廣義樞軸量和廣義置信區(qū)間的基本概念和理論進(jìn)行介紹,然后基于服從Weibull分布的兩個(gè)元件的定時(shí)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
- 基于滑動(dòng)時(shí)間窗的置信區(qū)間流量異常檢測(cè)算法研究
滑動(dòng)時(shí)間窗的置信區(qū)間的方法，可以有效地對(duì)網(wǎng)絡(luò)異常流量進(jìn)行檢測(cè)，給出安全告警.1 網(wǎng)絡(luò)流量異常算法綜述對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的異常檢測(cè)，常用的有以下幾種[1]:基于閾值檢測(cè)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(jì)的方法，通過對(duì)用戶的使用習(xí)慣進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，但假設(shè)的統(tǒng)計(jì)模型在實(shí)際中往往很復(fù)雜；數(shù)據(jù)挖掘方法則是從大量隨機(jī)數(shù)據(jù)中，提取信息、抽象出特征模型，再根據(jù)相應(yīng)算法對(duì)網(wǎng)絡(luò)流量的異常進(jìn)行判斷，但是比較難以維護(hù)，在一些情況下，并不能代表多
重慶三峽學(xué)院學(xué)報(bào) 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(zhǎng)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(xué)、運(yùn)籌學(xué)及自然科學(xué)等實(shí)際問題中有非常廣泛的 應(yīng) 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(jì)
- Bootstrap方法與經(jīng)典方法在區(qū)間估計(jì)中的比較
參數(shù)方法計(jì)算置信區(qū)間的理論和應(yīng)用已得到大量的研究成果，非參數(shù)方法計(jì)算置信區(qū)間近來得到許多統(tǒng)計(jì)工作者的研究和推廣，本文通過隨機(jī)模擬對(duì)這兩種方法進(jìn)行比較研究。1 經(jīng)典方法計(jì)算參數(shù)的置信區(qū)間由引理2即可計(jì)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(jì)又稱任意分布檢驗(yàn)。它是統(tǒng)計(jì)學(xué)的一個(gè)分支。如果在一個(gè)統(tǒng)計(jì)問題中，其總體分布不能用有限個(gè)實(shí)參數(shù)來刻畫，只能對(duì)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(jì)問題。這類檢
統(tǒng)計(jì)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(jì)
下，一般認(rèn)為置信區(qū)間的長(zhǎng)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(jì)就成為文獻(xiàn)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(jì)，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(jì)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(dāng)未知參數(shù)的分布為單峰分布時(shí)的最短區(qū)間估計(jì)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(jì)，證明了當(dāng)未知參數(shù)分別在樞軸
統(tǒng)計(jì)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(yīng)用
參數(shù)p的近似置信區(qū)間及應(yīng)用周 小 雙(德州學(xué)院 數(shù)學(xué)系，山東 德州 253023；山東大學(xué) 數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院，山東 濟(jì)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(jì)是統(tǒng)計(jì)推斷的主要內(nèi)容，主要包括點(diǎn)估計(jì)和
衡水學(xué)院學(xué)報(bào) 2011年1期2011-09-23
- 不重復(fù)抽樣下總體比例的估計(jì)
用二項(xiàng)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(dāng)然此時(shí)二項(xiàng)參數(shù)的置信區(qū)間要盡可能準(zhǔn)確。本文研究比較區(qū)間CI1、CI2、CI3的統(tǒng)計(jì)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(fù)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(jì)應(yīng)該滿足但是，超幾何分布是有限離散隨機(jī)變量，除極個(gè)別點(diǎn)P值外，對(duì)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(jì)與決策 2011年12期2011-03-09
- 區(qū)間估計(jì)中一個(gè)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(duì)這兩個(gè)區(qū)間進(jìn)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(jì)是高校經(jīng)濟(jì)管理類和工科類專業(yè)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)課［1］。這一學(xué)科的理論和方法幾乎滲透了所有科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域。作為一名高校學(xué)生，學(xué)好這門課程，是非常必要的，這對(duì)提高自身數(shù)學(xué)素養(yǎng)和日后的深造都大有裨益。在區(qū)間估計(jì)這一章節(jié)，幾乎所有的教材都介紹了單個(gè)正態(tài)總體中參數(shù)的區(qū)間估計(jì)。對(duì)于均值的估計(jì)，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(jì)時(shí)，幾乎
衡陽師范學(xué)院學(xué)報(bào) 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(jì)
,參數(shù)的最短置信區(qū)間估計(jì)方法.雙參數(shù)指數(shù)分布;區(qū)間估計(jì);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(jì)問題實(shí)際上是一個(gè)條件極值問題,可以被轉(zhuǎn)化為一個(gè)方程組,從而可用數(shù)值計(jì)算的方法迭代求解.未知參數(shù)θ的區(qū)間估計(jì)與其點(diǎn)估計(jì)相比有著明顯的優(yōu)勢(shì),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(zhǎng)度越短越好.如果樞軸量的密度是單峰對(duì)稱函數(shù),顯然當(dāng)兩側(cè)各取α/2時(shí),置信區(qū)間長(zhǎng)度為最短;如果樞軸量的概率密度非
鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)（理學(xué)版） 2010年3期2010-09-07