成平
- 作品数：24 被引量：49H指数：3
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- 多参数同时估计的容许性
- 成平
- 参数估计的容许性是统计判决的重要基本概念。本课题从正面探讨了单参数容许，综合多个参数仍保持容许的充分条件，给了一个一般性定理。同时以这个一般定理为指南深入研究了各具体分布族所含参数同时估计的容许性，举出了５个有实用价值的...
- 关键词：
- 关键词：容许性参数估计
- 双边截断分布族中的卷积定理与渐近有效性被引量：1
- 2001年
- 在具有共同支撑的分布族与单边截断分布族中，Ｂｉｃｋｌｅ Ｐ．Ｊ， Ｉｂｒａｇｉｍｏｖ Ｉ． Ａ． 与 Ｈａｓｍｉｎｓｋｉｉ Ｒ． Ｚ．证明了两个重要的卷积定理．在本文中，我们考虑如下的双边截断分布族：ｄＰθ（ｘ）＝ ｆ（ｘ； θ１， θ２）Ｉ（θ１≤ｘ≤ θ２）ｄｘ，其中θ＝（θ１， θ２）， θ１＜ θ２为未知 待估参数．在较弱的条件下，我们得到了关于此分布族的卷积定理．并且，基于此卷 积定理的结论，提出了一个参数函数渐近有效性的定义．在本文结束之时，对于一个 双边截断分布族，给出了具有此渐近有效性的参数函数的估计．
- 宋卫星成平
- 关键词：渐近有效性参数函数
- 钱老关心系统科学研究所成长
- 1992年
- 尊敬的钱老、各位领导、各位来宾: 今天我们在这里召开“钱学森系统科学与系统工程学术思想讨论会”。这是一个非常有意义的会议。钱老是我国有杰出贡献的科学家,是中国知识分子杰出代表,他的学术思想不仅在国内,而且在国际科学界都有广泛而深远的影响,我们深信钱老的学术思想对我国今后科学事业的发展,必将发挥更大的推动作用。 我作为系统所的一员,深深感受到钱老的学术思想,对我所的建立和发展产生了重要的影响,起了积极的推动作用。早在50年代,就是钱老的影响下。
- 成平
- 奇异点参数估计及其在半参数模型中的应用被引量：2
- 1991年
- 本文利用核估计及其变型给出某些密度函数的奇异点的参数的强相合估计并指出它们在半参数模型中的应用。
- 成平许文源
- 关键词：奇异点参数估计半参数模型
- 关于U-统计量的几个不等式
- 1996年
- 令{X_i}为一串i.i.d.随机变数序列,φ(X_1,…,X_n)是关于每个变量的对称函数。
- 成平
- 关键词：U-统计量不等式统计量
- 经验过程的随机加权逼近及其应用被引量：1
- 1994年
- 本文得到了有界函数的指标集上经验过程的随机加权逼近,给出了该过程的强一致收敛速度.在对总体的多元未知分布无任何限制的条件下,给出了多元Von Mises型泛函统计量及其投影寻踪(PP)的随机加权逼近,这一结果对上述统计量的Bootstrap逼近亦成立.
- 张涤新成平
- 关键词：随机加权
- 散布阵检验统计量的P-值被引量：1
- 1993年
- 设X_1 ,X_2,…,X_niidX～EC_p(μ,Σ),即椭球等高分布:X-μR·Σ1/2U,U为S^(p-1)={a|a∈R^p,‖a‖=1}上的均匀分布,R≥0为已知的非退化r.v.μ∈R^p,Σ_(p×p)>0为未知,我们考虑假设检验问题:H_0Σ=Σ_0>0,K:Σ_0通常在正态假设下,其检验统计量一般用Wishart统计量,Wilks统计量及MLR统计量,而在椭球等高分布下,这些统计量的分布很难求出,只能借助于大样本理论或模拟计算,见文献[1,2],这也同样会遭遇维数灾祸的困难.为此我们利用投影寻踪(pp)方法和1维中检验方差的方法构造Σ的检验统计量如下:
- 崔恒建成平
- 关键词：投影寻踪统计量P值
- 关于“非截尾型L统计量的Bootstrap逼近”一文的更正被引量：1
- 1995年
- 关于“非截尾型Ｌ统计量的Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ逼近”一文的更正成平（中国科学院系统科学研究所，北京１０００８０）武汉大学安军同志曾致函本人，他指出我们文章［１］引理３．３证明中的“≤”应是“≥”；因此该引理不成立．然而这是否影响原文定理３．１的结论呢？我...
- 成平
- 关键词：BOOTSTRAP逼近统计量
- 一个半参数模型中渐近有效估计的构造被引量：1
- 1992年
- Schick对半参数模型给出了一个构造渐近有效估计的方法,但通常对具体的模型很难验证Schick所给的条件。
- 梁华成平
- 关键词：半参数模型渐近有效估计
- 非截尾型L统计量的Bootstrap逼近被引量：5
- 1989年
- 这里 J 为[0,1]上的可积函数,F-1（t）（?）inf{x:F（x）≥t},0<p1<p2<…<pm<1,α1,α2,…,αm 为给定的非零常数.T(F?)的渐近性质的讨论曾引起许多研究者的注意.Serfling 在对 J 的不同假设之下（主要是关于 J 截尾或非截尾的假设）讨论了 T(F?)的渐近正态性.下面的定理是 Serfling 在 J 为非截尾时的一个结果.
- 涂冬生成平
- 关键词：NISISIS
