中文摘要 | 第1-5页 |
Abstract | 第5-9页 |
第一章 绪论 | 第9-15页 |
·决策融合 | 第9-10页 |
·极值分布 | 第10-13页 |
·极值指数的Pickands型估计 | 第13页 |
·分布的大分位数与尾端点的估计 | 第13-14页 |
·上次序统计量个数的最优选取 | 第14-15页 |
第二章 一种同时搜索最优融合律及其分站压缩律的算法 | 第15-33页 |
·引言 | 第15页 |
·主要结果 | 第15-29页 |
·数值模拟 | 第29-32页 |
·结语 | 第32-33页 |
第三章 分布的大分位数与尾端点的估计 | 第33-59页 |
·引言 | 第33-36页 |
·预备知识 | 第36-38页 |
·主要结果 | 第38-51页 |
·数值模拟 | 第51-58页 |
·结语 | 第58-59页 |
第四章 上次序统计量个数的最优选取 | 第59-69页 |
·引言 | 第59-60页 |
·预备知识 | 第60-62页 |
·主要结果 | 第62-69页 |
第五章 总结与探讨 | 第69-71页 |
参考文献 | 第71-76页 |
作者攻读博士学位期间发表的论文 | 第76-78页 |
致 谢 | 第78页 |