三参数Ⅰ型广义Logistic分布的极值分布的渐近展开

研究了服从三参数Ⅰ型广义Logistic分布的独立同分布随机变量序列的规范化最大值的极限分布,在线性赋范规范化常数条件下推导了规范化最大值分布的渐近展开式,得到了规范化最大值分布收敛到其极值类型分布的收敛速度.     

混合广义伽马分布的渐进性质

讨论了独立同混合广义伽马分布随机变量序列的规范化最大值的极限分布及其点点收敛速度.     

有限混合偏t分布极值分布的点点收敛速度

研究了独立同有限混合偏t分布随机变量序列{Tn,n≥1}的规范化最大值的极限分布及其点点收敛速度.     

t分布的极值分布渐近展开

研究了t分布的最大值分布的渐近展开,并得到最大值的分布收敛到其极值分布的点点收敛速度.     

幂赋范极值分布的条件矩刻画

{X_n}为独立同分布的离散型随机变量序列,其分布函数为F(x).得到了F(x)属于幂赋范极值分布吸引场的条件矩刻画.     

偏正态逻辑斯蒂分布的尾部特征

研究了有偏正态逻辑斯蒂分布的Mills不等式及Mills比率,在此基础上得到偏正态逻辑斯蒂分布的尾部表 示及服从偏正态逻辑斯蒂分布的独立随机变量序列最大值的极限分布及相应的规范常数.     

有限混合短尾对称分布的极值分布

主要研究由短尾对称分布构成的有限混合分布函数的尾部特征及最大值的极限分布.     

卡方分布序列最大值的收敛速度

给出了卡方分布序列最大值的渐近分布以及逐点收敛速度.     

极值广义顺序统计量的矩收敛

本文讨论了极值广义顺序统计量的一种收敛:矩收敛.在3种极值分布类型基础上,得到了极值广义顺序统计量矩收敛的性质.     

广义指数分布随机变量序列最大值的收敛速度

讨论了广义指数分布极值的极限分布,并给出了广义指数分布的最大值在线性赋范下的一致收敛速度以及混合广义指数分布的逐点收敛速度.     

两个正态分布的混合分布参数的估计

提出了两个正态分布的混合分布参数估计的新方法,包括矩估计法和信息矩估计法。后者可根据前馈信息的不同而分成3种。为获得更好的符合度,建议将现有的各种估计方法与交互反馈最小卡方估计程序相结合。为同一目的,进一步提出了称为蒙特卡罗最小卡方估计法的估计程序。用假设混合分布的模拟样本对这些方法的正确性作了检测,并对现有方法进行了分类。     

定数截尾情形 Lomax 分布形状参数的估计

首先给出了Lomax分布在定数截尾场合下形状参数θ的极大似然估计;其次由"平均剩余寿命"的概念得到了形状参数的逆矩估计,当取先验分布为指数分布时给出了参数θ的Bayes估计及区间估计;然后通过随机模拟对几个估计进行了比较,最后用一个实例给出了不同截尾样本下形状参数的点估计和区间估计.     

广义非中心F分布

本文推广了非中心Ｆ分布的定义，推导出了它的分布密度函数，Ｓ（Ｓ＝１，２……）阶矩和特征函数。     

广义Pareto分布在超定量洪水序列频率分析中的应用

【目的】针对指数分布在超定量洪水序列计算时存在适线灵活性不足的缺点,应用改进线性矩法和广义Pareto分布研究超定量洪水序列频率的计算问题。【方法】以陕西省延河流域无定河赵石窑站超定量洪水序列为例,采用Poisson分布拟合超定量洪水发生次数,用常规线性矩法和改进线性矩法估计广义Pareto分布参数,并分别进行超定量序列频率分析。根据复合极值理论,结合Poisson分布和广义Pareto分布获得年最大超定量洪水分布。采用Pearson-Ⅲ分布,对赵石窑站年最大洪水序列频率进行分析。选用离(残)差平方和最小值(OLS)准则对上述3种方法计算的洪水频率进行对比分析。【结果】改进线性矩法估计的OLS值小于常规线性矩法;广义Pareto分布的OLS值小于Pearson-Ⅲ分布。【结论】改进线性矩法估计参数的精度高于常规线性矩法;建议在水利工程规划中采用广义Pareto分布进行超定量洪水频率分析计算。     

密度函数上的几乎处处收敛

设{Xn,n≥1}为独立同分布随机变量序列,具有相同的分布函数F,记最大值为:Mn=max(X1,X2,…,Xn),本文得到了如下的结论:limd(n→∞)nP(x相似文献   

高阶概率权重矩在洪水频率分布参数估计中的应用

【目的】研究高阶概率权重矩在洪水频率分布参数估计中的应用,为推求洪水频率分布参数估计提供合理的计算方法。【方法】选取广义极值分布作为洪水频率分布模型,推求其高阶概率权重矩计算公式,利用MATLAB语言编程实现其参数的数值求解,并以陕西省赵石窑、绥德、安塞和鹦鸽4个水文站的年最大洪峰流量序列为例进行洪水频率分析。【结果】高阶概率权重矩可以较好地拟合序列中大洪水段的经验点据,计算得到了基于高阶概率权重矩的陕西省赵石窑、绥德、安塞和鹦鸽4个水文站的广义极值分布参数的估计结果,获得WLS准则下赵石窑、绥德、安塞和鹦鸽4个水文站推荐采用的高阶概率权重矩的阶数r分别为:r=4,5,6;r=4,5,6;r=3,4,5和r=3,4,5。【结论】高阶概率权重矩会给予大洪水值较大的权重,可以用于洪水频率分布参数的估计。     

樟子松节子的大小及分布

以不同树龄、不同密度的樟子松(Pinus sylvestris var.mogolica)人工林为研究对象,基于6块标准地中30株样木树干解析和节子剖析数据,揭示节子的垂直分布和水平分布规律,分析不同林分条件下节子分布规律的变化。结果表明:节子直径的垂直分布趋势是从伐根到大约树高的45%处逐渐增加,然后向上逐渐减小,但减小趋势趋于平缓;节子的水平分布服从均匀分布;不同林分条件下,樟子松节子的垂直分布状况不相同,随着林分密度的增大,节子直径的最大值逐渐减小,而且最大节子在树干上的位置也逐渐升高;随着林分树龄的增大,节子直径的最大值也逐渐增大,但是最大值出现的位置不变。节子直径最大值可以通过林分密度、胸径和枝下高建立的模型来描述;节子的频数分布呈现正态分布的趋势。     

随机变量序列最大值的局部几乎处处中心极限定理

在一定条件下得到了最大值的局部几乎处处中心极限定理.     

条件矩的收敛速度

设{X,X1,X2,…,Xn,…}是具有公共分布函数F(x)的独立同分布序列,本文给出F属于三大吸引场Φα,Ψα和Λ时X的条件矩的收敛速度.     

随机变量序列最大值的局部几乎处处中心极限定理

在一定条件下得到了最大值的局部几乎处处中心极限定理.