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广义删失抽样下Weibull分布参数及几个泛函的估计

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-11页
   ·研究背景及意义第8-9页
   ·国内外研究现状与分析第9-10页
   ·本文内容安排第10-11页
第二章 基于遗传算法的极大似然估计问题第11-15页
   ·简单遗传算法简介第11-12页
   ·基于简单遗传算法的极大似然估计第12-15页
第三章 Weibull分布参数及泛函的Bayes估计第15-19页
   ·Lindley逼近第15-16页
   ·参数及泛函的近似Bayes估计第16-19页
第四章 尺度参数λ及失效率的经验Bayes估计第19-31页
   ·完全样本情形第19-26页
     ·尺度参数λ的经验Bayes估计第19-20页
     ·经验Bayes估计λ_n(x)的渐近最优性第20-25页
     ·失效率的经验Bayes估计第25-26页
   ·Ⅱ型截尾样本情形第26-27页
   ·核函数K(x)的优良性第27-31页
第五章 完全样本下形状参数θ已知时生存函数的估计第31-34页
   ·生存函数F|-(x;θ,λ)的非参数估计第31-32页
   ·估计量(F|-)_n(x)的均方相合性第32-34页
第六章 数值模拟计算第34-44页
   ·基于遗传算法的极大似然估计的模拟计算第34-37页
   ·基于双曲正割函数核估计的模拟计算第37-40页
   ·生存函数估计的模拟计算第40-44页
第七章 全文总结与展望第44-46页
   ·全文总结第44-45页
   ·未来研究想法第45-46页
参考文献第46-49页
硕士期间的研究成果第49-50页
致谢第50-51页
附录第51-53页

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