导读:本文包含了样本估计论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:样本,密度,参数,参考值,近邻,性状,软件。
样本估计论文文献综述
韦盛学,李乃医[1]（2019）在《基于小样本、删失情形下Weibull分布参数的Bootstrap估计》一文中研究指出生存分析和可靠性分析中,一般得到的往往是小样本、不完全的数据,在此情形下,基于极大似然方法的参数估计结果可能是不稳定的。而Bootstrap方法是处理小样本数据的一个可行、有效方法,文章给出了小样本、随机右删失数据下Weibull分布参数的Bootstrap区间估计方法 。(本文来源于《统计与决策》期刊2019年23期）
姚天雄,陈冬,吴珍芳,肖石军,张志燕[2]（2019）在《大白和长白猪大样本群体的繁殖性状遗传参数估计及影响因素分析》一文中研究指出旨在解析不同因素对大白和长白猪大样本群体繁殖性能的影响。同时估计大白和长白猪繁殖性状的遗传参数。本试验选取温氏2013-2018年5年间大白共65 546窝母猪繁殖记录、长白共9 552窝母猪繁殖记录进行研究。采用SAS软件GLM过程对母猪8个繁殖性状进行分析,解析母猪分娩胎次、出生胎次和情期3个因素对其繁殖性能的影响。同时利用DMU软件估计这些性状的遗传力、遗传相关和表型相关。结果表明:1)在影响因素分析中:在两个品种中,母猪分娩胎次对所有繁殖性状都有极显着影响(P<0.001);在大白猪中,母猪出生胎次对5个繁殖性状影响显着(P<0.05),情期对所有繁殖性状影响均不显着;而在长白猪中,母猪出生胎次对弱仔数和出生窝重有显着影响(P<0.05),情期对5个繁殖性状影响显着(P<0.05)。2)在遗传参数估计中:在大白猪中,出生窝重遗传力最高,为0.281,总仔数、活仔数、健仔数、弱仔数和死胎数的遗传力在0.117～0.179范围内;而在长白猪中,总仔数遗传力最高,为0.190,活仔数、健仔数、弱仔数和出生窝重的遗传力在0.100～0.176范围内;在遗传相关和表型相关上,大白猪的总仔数与活仔数、总仔数与健仔数、活仔数与健仔数、健仔数与出生窝重等遗传相关均在0.738以上,其表型相关在0.717以上,长白猪的总仔数与活仔数、总仔数与健仔数、活仔数与健仔数的遗传相关在0.895以上,表型相关在0.791以上。本研究结果为提高母猪的繁殖性能和加速繁殖性状的遗传进展提供了试验数据和理论基础。(本文来源于《畜牧兽医学报》期刊2019年11期）
毛启瑞,肖家麒[3]（2019）在《第七十叁讲：基于OREDA多样本失效事件的设备可靠性估计方法与应用》一文中研究指出OREDA数据库的形成经历了9个阶段共计38年,目前已经相对成熟。其发展历程对于构建符合我国石油化工行业特征的可靠性数据库具有重要借鉴意义。本文在充分研究OREDA设备可靠性数据估算方法的基础上,结合了国内某石化企业十年间的具体失效事件,对压力变送器的失效率进行估计。(本文来源于《仪器仪表标准化与计量》期刊2019年05期）
夏万元,钟晓妮,陶浩,陈茜,赖敏清[4]（2019）在《参考值范围样本量估计中参数的适度性研究》一文中研究指出目的探讨Troendle和Jennen-Steinmetz提出的参考值范围样本量计算方法的适用条件及参数合适取值范围。方法通过计算机模拟,研究样本量计算方法的可用性和相关参数变化时样本量的变化情况。结果 Jennen-Steinmetz提出的样本量计算方法中模拟计算的统计量η能较好满足研究设计的精度要求,容许误差δ小于0.003时,估计样本量出现迅速上升。Troendle的标准中新构建统计量r小于0.02时,样本量需求出现迅速上升。根据模拟样本量估计结果,我们认为参数δ和r的适宜取值范围分别为0.002～0.015和0.01～0.12。结论当前样本量计算方法能一定程度上解决参考值范围计算时样本量估计问题。但是该方法还需要进一步完善改进。(本文来源于《中国卫生统计》期刊2019年05期）
聂彩玲,李永明,应锐[5]（2019）在《NSD样本最近邻密度估计的强相合性》一文中研究指出本文研究负超可加相依样本的最近邻密度估计强相合性.利用负超可加相依序列的不等式与性质,获得最近邻密度估计的弱相合性、强相合性和一致强相合性.(本文来源于《应用数学》期刊2019年04期）
许俊莲[6]（2019）在《NA样本密度小波估计的相合性》一文中研究指出研究负相协样本X_1,X_2,…,X_n的密度函数估计问题。利用小波方法,构造了该样本密度函数的线性小波估计器。在不假定密度函数具有任何光滑性的条件下,证明小波估计器的L~p(1≤p≤∞)平均相合性。结果表明,小波密度估计器能够有效估计负相协样本的密度函数,从而扩充了小波方法的应用范围。(本文来源于《中山大学学报(自然科学版)》期刊2019年05期）
王慧,高雪,虞明星,王彤[7]（2019）在《logistic回归中一类基于Wald检验的样本量和功效估计》一文中研究指出目的本文以logistic回归为例,介绍一类基于Wald检验的样本量和功效计算方法。方法推导一般情形下的计算方法,给出两类简单情形下的样本量计算公式:(1)模型仅含有一个暴露因素;(2)模型含有一个暴露因素和一个混杂因素,并给出实例分析。在暴露因素为一个二分类变量时,通过模拟研究比较了教科书上常用计算公式与基于Wald检验样本量的区别。对于病例对照研究,给定功效时,可通过最小化样本量来估计最优的病例与对照的比例。结果理论推导和模拟研究均显示,教材中的公式可能高估也可能低估样本量,仅当H_0成立时,叁种方法得到的样本量估计相同。结论研究设计中计算样本量的统计量与假设检验采用的统计量建议保持一致。(本文来源于《中国卫生统计》期刊2019年04期）
侯志强,王帅,廖秀峰,余旺盛,王姣尧[8]（2019）在《基于样本质量估计的空间正则化自适应相关滤波视觉跟踪》一文中研究指出相关滤波(CF)方法应用于视觉跟踪领域中效果显着,但是由于边界效应的影响,导致跟踪效果受到限制,针对这一问题,该文提出一种基于样本质量估计的正则化自适应的相关滤波视觉跟踪算法。首先,该算法在滤波器的训练过程中加入空间惩罚项,构建目标与背景的颜色及灰度直方图模板并计算样本质量系数,使得空间正则项根据样本质量系数自适应变化,不同质量的样本受到不同程度的惩罚,减小了边界效应对跟踪的影响;其次,通过对样本质量系数的判定,合理优化跟踪结果及模型更新,提高了跟踪的可靠性和准确性。在OTB2013和OTB2015数据平台上的实验数据表明,与近几年主流的跟踪算法相比,该文算法的成功率均为最高,且与空间正则化相关滤波(SRDCF)算法相比分别提高了9.3%和9.9%。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2019年08期）
陈新林[9]（2019）在《单病例随机对照(N-of-1)试验的样本量估计方法》一文中研究指出随着单病例随机对照试验(N-of-1试验)受到越来越多的关注,其样本量估算是困扰科研人员的重要问题。本文主要介绍了N-of-1试验的模型和假设,在模型基础上,提出固定模型和随机模型的样本量估计方法,并给出对应的应用条件、公式及实例。以期国内研究人员实施N-of-1试验方案时,能够使用正确的样本量估计方法,从而提高我国N-of-1试验的研究质量。(本文来源于《中国循证医学杂志》期刊2019年07期）
杨秀桃,杨善朝[10]（2019）在《α混合样本下积分权回归估计的强相合性》一文中研究指出本文在α混合样本下研究Gasser和Müller提出的一类积分权非参数核回归估计的大样本性质.利用α混合序列的概率指数不等式和矩不等式,在较弱的条件下获得了积分权回归函数估计的强相合性与一致强相合性,推广了独立样本下该回归函数估计的相合性结果.(本文来源于《数学杂志》期刊2019年06期）
样本估计论文开题报告
（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：
旨在解析不同因素对大白和长白猪大样本群体繁殖性能的影响。同时估计大白和长白猪繁殖性状的遗传参数。本试验选取温氏2013-2018年5年间大白共65 546窝母猪繁殖记录、长白共9 552窝母猪繁殖记录进行研究。采用SAS软件GLM过程对母猪8个繁殖性状进行分析,解析母猪分娩胎次、出生胎次和情期3个因素对其繁殖性能的影响。同时利用DMU软件估计这些性状的遗传力、遗传相关和表型相关。结果表明:1)在影响因素分析中:在两个品种中,母猪分娩胎次对所有繁殖性状都有极显着影响(P<0.001);在大白猪中,母猪出生胎次对5个繁殖性状影响显着(P<0.05),情期对所有繁殖性状影响均不显着;而在长白猪中,母猪出生胎次对弱仔数和出生窝重有显着影响(P<0.05),情期对5个繁殖性状影响显着(P<0.05)。2)在遗传参数估计中:在大白猪中,出生窝重遗传力最高,为0.281,总仔数、活仔数、健仔数、弱仔数和死胎数的遗传力在0.117～0.179范围内;而在长白猪中,总仔数遗传力最高,为0.190,活仔数、健仔数、弱仔数和出生窝重的遗传力在0.100～0.176范围内;在遗传相关和表型相关上,大白猪的总仔数与活仔数、总仔数与健仔数、活仔数与健仔数、健仔数与出生窝重等遗传相关均在0.738以上,其表型相关在0.717以上,长白猪的总仔数与活仔数、总仔数与健仔数、活仔数与健仔数的遗传相关在0.895以上,表型相关在0.791以上。本研究结果为提高母猪的繁殖性能和加速繁殖性状的遗传进展提供了试验数据和理论基础。
（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。
样本估计论文参考文献
[1].韦盛学,李乃医.基于小样本、删失情形下Weibull分布参数的Bootstrap估计[J].统计与决策.2019
[2].姚天雄,陈冬,吴珍芳,肖石军,张志燕.大白和长白猪大样本群体的繁殖性状遗传参数估计及影响因素分析[J].畜牧兽医学报.2019
[3].毛启瑞,肖家麒.第七十叁讲：基于OREDA多样本失效事件的设备可靠性估计方法与应用[J].仪器仪表标准化与计量.2019
[4].夏万元,钟晓妮,陶浩,陈茜,赖敏清.参考值范围样本量估计中参数的适度性研究[J].中国卫生统计.2019
[5].聂彩玲,李永明,应锐.NSD样本最近邻密度估计的强相合性[J].应用数学.2019
[6].许俊莲.NA样本密度小波估计的相合性[J].中山大学学报(自然科学版).2019
[7].王慧,高雪,虞明星,王彤.logistic回归中一类基于Wald检验的样本量和功效估计[J].中国卫生统计.2019
[8].侯志强,王帅,廖秀峰,余旺盛,王姣尧.基于样本质量估计的空间正则化自适应相关滤波视觉跟踪[J].电子与信息学报.2019
[9].陈新林.单病例随机对照(N-of-1)试验的样本量估计方法[J].中国循证医学杂志.2019
[10].杨秀桃,杨善朝.α混合样本下积分权回归估计的强相合性[J].数学杂志.2019
论文知识图
