导读:本文包含了枢轴量论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:单峰分布,枢轴量置信区间,最短条件,列表比较
枢轴量论文文献综述
康文倩,郭民之,李盛[1]（2016）在《单峰分布枢轴量的等尾与等高置信区间的比较》一文中研究指出对枢轴量G的分布具有单峰密度函数的情形,证明了G的最短置信区间是满足置信区间端点密度函数值"等高"条件的置信区间.还对枢轴量分布为正态分布、t分布、卡方分布、F分布、伽玛分布和对数正态分布情形下,在Excel中进行了搜索式数值计算,并列表比较了"等尾"和"等高"情形下置信区间的长度,验证了上述分析结论.另外,还讨论了枢轴量的最短置信区间与枢轴量中所含参数的最短置信区间的关系.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2016年24期）
徐付霞,董永权,王娟[2]（2015）在《基于离散枢轴量的泊松分布参数的精确最短置信区间》一文中研究指出将泊松分布参数的充分统计量的离散型分布函数转化为生存伽马分布函数,以此为枢轴量构造了泊松分布参数的精确置信区间.通过数值模拟,选择合适的置信度组合,得到精确最短置信区间.讨论了大样本下泊松分布参数的近似置信区间的估计精度,验证了精确最短置信区间的计算结果.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2015年24期）
康文倩[3]（2015）在《枢轴量服从单峰分布情形下最佳置信域的等高性质探讨及其数值模拟》一文中研究指出枢轴量法是求参数置信区间的一种常用方法,而常见枢轴量的分布都是单峰分布,包括正态分布、t分布、卡方分布、F分布、伽玛分布和对数正态分布等.本文在一维和二维情形下讨论了几种常见单峰分布枢轴量的最佳置信域的估计问题.这里“最佳”的意义是指在相同的置信度之下置信区间长度最短(一维情形)或置信域面积最小(二维情形),进而讨论枢轴量的最佳置信域与相应参数的最佳置信域的关系,并在Excel 2010中进行数值模拟.主要工作如下:1.证明了枢轴量的最短置信区间是满足置信区间端点密度函数值“等高”条件的置信区间,而不是实际中常用的“等尾”办法(左右尾面积相等)得出的置信区间.2.对枢轴量分布为正态分布、t分布、卡方分布、F分布、伽玛分布和对数正态分布情形下,在Excel中进行了搜索式数值计算,并对这几种常见分布在相同置信度之下列表比较了“等尾”和“等高”情形下置信区间的长度,数值计算结果也验证了上述分析结论.3.文中讨论了枢轴量的最短置信区间与相应参数最短置信区间的关系,证明了若枢轴量与相应参数之间存在线性关系,则由枢轴量的最短置信区间可以得出相应参数的最短置信区间.4.将一维情形枢轴量为单峰分布时最短置信区间的结论推广到二维情形枢轴量为单峰曲面时的置信域,以二元标准正态分布为例,在Excel中进行数值模拟和动态演示,得到相同置信度下等高置信域在所有置信域中面积最小.(本文来源于《云南师范大学》期刊2015-03-29）
罗明[4]（2015）在《基于广义枢轴量的过程能力指数的研究》一文中研究指出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。在实际的生产过程中,许多稳定的过程并不简单地服从正态分布,其方差为方差分量之和。因此,混合线性模型下过程能力指数的研究在现代的工业生产过程中具有十分重要的意义。本文主要对混合线性模型下的过程能力指数的差值和多元过程能力指数进行研究,主要结果如下:首先对两类单因素混合线性模型下的过程能力指数的差值进行研究。在平衡情形下,利用广义推断方法给出了指数差值的广义枢轴量,用此来构造此模型下的广义区间估计。通过模拟计算得到区间估计的覆盖率,模拟结果表明利用广义推断方法得到的区间估计的精确度高,并且此方法简单易行;在不平衡情形下,利用Fiducial推断方法给出了此模型下的广义枢轴量,进而构造指数的广义区间估计,同时用近似法给出此模型下的区间估计。通过模拟计算来比较两种方法得到的覆盖率,模拟结果表明广义置信区间优于近似法,且区间覆盖率都接近置信水平。其次对多元过程能力指数进行推断。本文研究了基于变异系数法和主成分分析法两类多元过程能力指数的区间估计。利用Fiducial推断方法给出两个模型下指数的广义置信区间,并通过实例说明方法是可行的。最后通过数值模拟说明基于变异系数法的广义推断方法更准确且稳定。(本文来源于《山东理工大学》期刊2015-03-10）
刘瑞香,杨录胜[5]（2014）在《取定枢轴量的最短区间估计》一文中研究指出本文研究了未知参数进行区间估计时构造的枢轴量.在不同枢轴量的情况下证明了最短置信区间是存在且唯一的,同时给出了求参数最短置信区间需满足的条件;并且对最短区间与传统区间进行了比较,最后给出了一个应用实例.(本文来源于《山西师范大学学报(自然科学版)》期刊2014年02期）
朱彩兰,王晓刚[6]（2013）在《置信区间枢轴量法之区间端点确定方法的R实现》一文中研究指出本文讨论了当枢轴量服从X2分布及F分布时,置信区间左右端点的确定方法,对传统方法相比,能够使得区间宽度最小,并使用R软件实现之。(本文来源于《今日科苑》期刊2013年20期）
刘瑞香[7]（2011）在《枢轴量为单峰分布的最短区间估计》一文中研究指出文章根据构造的枢轴量的不同分两种情况证明了单峰分布的最短置信区间是存在且唯一的,同时给出了求参数最短置信区间需满足的条件;并且对最短区间与传统区间进行了比较,最后给出了一个应用实例,表明对于中小样本,研究未知参数的最短区间估计是很有必要的。(本文来源于《统计与决策》期刊2011年17期）
李万斌[8]（2010）在《基于充分统计量的一种枢轴量构造方法》一文中研究指出通过分析构造枢轴量进行置信区间估计的过程,说明参数估计中优良的点估计与区间估计的关系。在此基础上,根据Lehmann-Sheffe定理说明充分统计量在构造枢轴量进行置信区间估计时的作用,指出了在进行置信区间估计时利用充分统计量构造枢轴量的有效途径。(本文来源于《四川教育学院学报》期刊2010年11期）
枢轴量论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
将泊松分布参数的充分统计量的离散型分布函数转化为生存伽马分布函数,以此为枢轴量构造了泊松分布参数的精确置信区间.通过数值模拟,选择合适的置信度组合,得到精确最短置信区间.讨论了大样本下泊松分布参数的近似置信区间的估计精度,验证了精确最短置信区间的计算结果.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
枢轴量论文参考文献
[1].康文倩,郭民之,李盛.单峰分布枢轴量的等尾与等高置信区间的比较[J].数学的实践与认识.2016
[2].徐付霞,董永权,王娟.基于离散枢轴量的泊松分布参数的精确最短置信区间[J].数学的实践与认识.2015
[3].康文倩.枢轴量服从单峰分布情形下最佳置信域的等高性质探讨及其数值模拟[D].云南师范大学.2015
[4].罗明.基于广义枢轴量的过程能力指数的研究[D].山东理工大学.2015
[5].刘瑞香,杨录胜.取定枢轴量的最短区间估计[J].山西师范大学学报(自然科学版).2014
[6].朱彩兰,王晓刚.置信区间枢轴量法之区间端点确定方法的R实现[J].今日科苑.2013
[7].刘瑞香.枢轴量为单峰分布的最短区间估计[J].统计与决策.2011
[8].李万斌.基于充分统计量的一种枢轴量构造方法[J].四川教育学院学报.2010