| 摘要 | 第1-12页 |
| ABSTRACT(英文摘要) | 第12-16页 |
| 第一章 序言 | 第16-27页 |
| §1.1 混合转移分布模型 | 第16-18页 |
| §1.2 参数估计的算法 | 第18-21页 |
| §1.3 混合正态分布模型的假设检验问题 | 第21-23页 |
| §1.4 线性模型参数估计关于误差分布的稳健性 | 第23-24页 |
| §1.5 本文的主要工作 | 第24-27页 |
| 第二章 混合正态分布模型的假设检验 | 第27-57页 |
| §2.1 引言 | 第27-28页 |
| §2.2 预备 | 第28-31页 |
| §2.3 极大似然估计的大样本性质 | 第31-35页 |
| §2.4 似然比检验统计量的大样本性质 | 第35-57页 |
| 第三章 基于正态分布与广义极值分布的混合转移分布模型的参数估计 | 第57-72页 |
| §3.1 引言 | 第57-59页 |
| §3.2 Gauss-GEV MTD模型介绍 | 第59-60页 |
| §3.3 模型的基本性质 | 第60-67页 |
| §3.4 Gauss-GEV MTD模型中参数的极大似然估计 | 第67-72页 |
| 第四章 基于Weibull分布的混合转移分布模型的参数估计 | 第72-81页 |
| §4.1 引言 | 第72-73页 |
| §4.2 Weibull MTD模型的平稳性质 | 第73-74页 |
| §4.3 Weibull MTD模型中的参数估计 | 第74-77页 |
| §4.4 模拟与实例分析 | 第77-81页 |
| 第五章 Monte Carlo EM加速算法 | 第81-88页 |
| §5.1 引言 | 第81-82页 |
| §5.2 Monte Carlo EM加速算法的提出 | 第82-83页 |
| §5.3 算法的收敛性 | 第83-85页 |
| §5.4 数值例子 | 第85-88页 |
| 第六章 线性模型参数估计的稳健性 | 第88-109页 |
| §6.1 引言 | 第88-90页 |
| §6.2 广义最小二乘估计关于误差分布的稳健性 | 第90-95页 |
| §6.3 Gauss-Markov估计关于误差分布的稳健性 | 第95-102页 |
| §6.4 σ~2的最小范数二次无偏估计关于误差分布的稳健性 | 第102-109页 |
| 第七章 结论与进一步的问题 | 第109-111页 |
| 参考文献 | 第111-116页 |
| 致谢 | 第116-117页 |
| 在学期间参加的科研项目,学术会议及研究成果 | 第117页 |
