简介：给出了正态分布总体及指数分布总体在给定置信水平下参数的最短区间估计．为便于实际工作者的应用，文章给出了计算用表．

简介：针对区间数多指标系统的决策特点，对指标数据初始化处理时，利用“奖优罚劣”原则，提出了一种易于计算且实用的[-1，1]线性变换算子，然后定义正、负理想方案，结合灰色关联分析方法，建立一种新的区间数多指标的灰色关联决策模型．该模型为区间数多指标决策提供了一种科学、实用的方法，并利用现有的实例来证实此方法的科学性与可行性．

简介：Thispaperdiscussestheintervalestimationsmethodfortheparametersandotherreliabilitycharactersofathree-poxameterWeibulldistribution.Accordingtothefiducialdistrlbutiontheoryoftheparameter,theauthorpresentstheconfidenceintervalsoftheporameters,thereliabilityandthereliablelife.Anexamplemadsimulationresultsaregiven.Itisshownthatthemethodpresentedinthispaperispracticableandworthnoticing.

简介：Darboux定理是数学分析中的一个重要定理．在已有文献的基础上，对该定理作了进一步的研究，利用区间套定理给出了它的新的证明方法．证明思路与现有的其它证明思路是不同的．

简介：给出了均匀分布区间长度的估计量以及概率密度,并给出了区间长度的区间估计.

简介：讨论了区间I=[0，1]上的所有N型(即增—减—增型)函数的迭代根问题。

简介：本文用矩阵测度研究了一类区间联想神经络的稳定性,给出了其稳定的判别准则,推广和改进了文[1-2]的工作。

简介：针对不确定多属性决策中的属性信息分布不均匀，且评价信息多数为二维信息的情况，本文提出了二维区间密度加权算子（TDIDW算子）的属性信息集结方法．依据密度算子的集结过程特点，文章首先定义了二维区间密度加权算子及其合成算子，然后介绍了基于灰色区间聚类法的评价信息分组方法以及基于非线性模型的密度加权向量确定方法，最后进行了算例验证．验证结果表明，该方法可以有效地解决由于属性信息分布不均匀而垦砖；平价结橐不准确曲泪靳

简介：讨论了区间I＝[0,1]上的所有反N型（即减－增－减型）函数的迭代根问题。

简介：本文推广了文献[1]的方法，给出了定数截尾情况下两参数Weibull分布的形状参数的区间估计，并通过大量的Monte—Carlo模拟考察了优选问题。另外还讨论了两参数的联合区间估计。文章最后通过实例说明了本文方法的应用。

简介：本文给出了高阶中心矩的经验似然比区间估计．

简介：研究Dirichlet边界条件下的积分-微分算子逆结点问题.证明了积分-微分算子稠定的结点子集能够唯一确定[0,π]上的势函数q(x)和区域Do上的积分扰动核M(x-t)且给出了这个逆结点问题的解的重构算法.

简介：本文对不同的被积函数外ｇ（ｘ），讨论了变上限定积分以Ｇ（ｘ）＝∫￣ｘ＿ａ（ｘ）ｄｘ在ａ点附近的变化性态。

简介：引进容许序列的概念，讨论了区间上一类自映射的迭代根与容许序列的关系，从而推广了文[1，2]中相应的结论。

简介：本文主要研究一类无穷区间上分数阶边值问题的正解.通过构造特殊的Banach空间,运用Leray-Schauder非线性抉择得到了该边值问题至少存在一个正解以及运用Leggett-Williams不动点定理得到至少存在三个正解.

简介：基于锥上不动点定理,研究了变时滞二阶奇异边值问题,用算子逼近的方法处理奇异性,在较弱的条件下,得到了正解的存在性和特征区间.

简介：用BV[0，∞）表示在[0，∞）的每一有限子区间上为有界变差函数的函数构成的空间，用（Ln(f,z)=∫0^∞dtkn(x,t)表示BV[0，∞）上的正线性算子，其中dtkn（x,t)是非负测度且∫0^∞dtkn(x,t)=1,则有定理如果Ln（|t-x|^β,x)≤C(x)/n^v,这里β>0,v≥1,C(x)是一个与x有关的常数，对f∈BV[0，∞）和x∈(0,∝)有|Ln(f,x)-[f(x+)+f(x-)]/2|≤|[f(x+)-f(x-)/2Ln(Sgn(t-x),x)+f(x)-[f(x+)+f(x-)/2Ln(δn,x)|+2C(x)/n^vx^β(n-1)↑∑↓k=1z-z/k^1/β^z+z/k^1/β（gx）+z+z/n^1/β↓z-z/n^1/β（gx）+√C（x）/n^v/2x^β/2(∫2x^+∝gx^2(t)dtKn(x,t))^1/2这里δx={0t≠x，；1t=xgz(t)={f(t)-f(x+)x

简介：假定两个总体x与y均有数据缺失,它们的分布函数分别为F(·)与G_θ(·),其中F(·)未知,G_θ(·)的概率密度函数g_θ(·)形式已知,仅依赖于一些未知的参数,利用Fractional填补法填补缺失值,在一定的条件下证明了缺失数据下两总体差异指标的半经验似然比统计量的渐近分布为x_1~2,由此可构造两总体差异指标的经验似然置信区间.

简介：在协变量和反映变量都缺失下，构造了线性模型中反映变量均值的经验似然置信区间，数据模拟表明调整的经验似然置信区间有较好的覆盖率和精度，进一步完善了缺失数据下对线性模型的研究．

简介：聚类分析是研究“物以类聚”的一种现代多元统计分析方法,而且聚类分析方法发展很快,并在经济、管理、地质勘探、天气预报、生物分类、考古学、医学、心理学以及制定国家标准和区域标准等许多方面都取得了很有成效的应用。本文首先重点学习了聚类分析的相关知识,通过对具体实例数据用SPSS软件进行不同种系统聚类法的应用分类,并利用阈值T、散点图和使用统计量确定适合的类的个数,把不同种系统聚类法进行研究和比较。最后得出结论:“给定一个阈值T”这种方法的主观性较强;“观测散点图”这个方法较为直观,效率也许会好于正规聚类方法;“使用统计量”往往更明确。在聚类方法的效果方面,类平均法和离差平方和法的聚类效果相对较好。