简介：在微积分范围内给出了参数θ的函数f(θ)的极大似然估计.

简介：本文给出了高阶中心矩的经验似然比区间估计．

简介：在非线性回归模型中,拟得分函数是一类线性无偏估计函数中的最优者(GodambeandHeyde(1987),朱仲义(1996)),而由拟得分函数得到的拟似然估计在由线性无偏估计函数得到的估计类中具有渐近最优性(林路(1999)).本文则研究非线性回归模型中的有偏估计函数理论,构造了参数的约束拟似然估计,得到了约束拟似然的局部最优性,局部改进了拟似然估计,从而扩充了线性模型中的有偏估计理论.

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：研究了Banach空间中拟-似变分包含解的存在与逼近问题.给出了一种寻求解的新的迭代算法,建立了具混合误差的Ishikawa型迭代序列强收敛到解的充要条件.所得结果推广了一些相关的结果.

简介：在Banach空间中利用双线性连续泛函F代替内积引进了新的一类完全广义混合隐似平衡问题，引进了F强单调的概念，提出了该平衡问题的广义辅助问题，证明了广义辅助问题的收敛定理，给出了新的算法和由此算法产生的迭代序列的收敛特征．

简介：引进一类新的具有非紧值映射的广义拟-似变分包含组.使用η-近似映射技巧,证明一个新的N-步迭代算法的收敛性和解的存在性.结果改进和推广了近期一些熟知的结果.

简介：假定两个总体x与y均有数据缺失,它们的分布函数分别为F(·)与G_θ(·),其中F(·)未知,G_θ(·)的概率密度函数g_θ(·)形式已知,仅依赖于一些未知的参数,利用Fractional填补法填补缺失值,在一定的条件下证明了缺失数据下两总体差异指标的半经验似然比统计量的渐近分布为x_1~2,由此可构造两总体差异指标的经验似然置信区间.

简介：在协变量和反映变量都缺失下，构造了线性模型中反映变量均值的经验似然置信区间，数据模拟表明调整的经验似然置信区间有较好的覆盖率和精度，进一步完善了缺失数据下对线性模型的研究．

简介：介绍和研究了实q-一致光滑Banach空间中一类新的具（A，η）一增生算子的广义混合拟一似变分包含组，利用（A，η）一增生算子的预解算子技巧，证明了解的存在性及由新的P步迭代算法所生成序列的收敛性．

简介：Bhattacharyya和Soejoeti(1980)对步进应力加速寿命试验提出损伤失效率模型(TFR模型).本文针对TFR模型,对两参数Weibull分布,在步进应力加速试验下给出了参数的近似极大似然估计和逆矩估计,并通过Montr-Carlo模拟考察了估计的精度,比较了各估计的优劣.