导读:本文包含了广义分布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:广义,指数,极值,参数,模型,小黄鱼,荷载。
广义分布论文文献综述
林立,陈政清,洪华生,华旭刚,夏丹丹[1]（2019）在《基于广义统一概率图的东南沿海风速概率分布研究》一文中研究指出传统的概率分布选择方法是基于观测数据在假设分布概率纸上进行绘制,由于受到概率纸的限制无法进行直接比对分析.本文提出了一种新的广义统一概率图(GUPP)方法,通过Rosenblatt变换,将假设分布转换到统一概率纸上进行直观比对,并提出基于GUPP的拟合优度快速检验方法及参数,该方法可用于大数据量和大范围假设概率分布的快速拟合和检验.采用本文方法对厦门地区1953-2015年采集的实时风速数据进行统计分析及拟合,结果显示Pearson-Ⅲ分布可以更好地模拟厦门地区年10 min平均最大风速的分布规律,以此更准确地确定厦门地区基于不同回归期的设计最大风速.(本文来源于《湖南大学学报(自然科学版)》期刊2019年11期）
肖金安,贺兴时,王燕[2]（2019）在《广义逐步混合截尾下Marshall-Olkin 扩展指数分布的可靠性分析》一文中研究指出研究Marshall-Olkin扩展指数分布的可靠性指标。基于该分布的广义逐步混合截尾模型,通过经典估计和贝叶斯估计给出该分布的未知参数估计。利用数值迭代方法和渐近正态理论,给出未知参数的最大似然估计值及渐进置信区间。在先验分布为伽马分布的条件下,利用Metropolis-Hastings抽样算法得到了未知参数的贝叶斯估计值和最大后验密度可信区间。数值模拟结果表明,贝叶斯估计的均方误差和区间长度均优于经典估计方法。(本文来源于《纺织高校基础科学学报》期刊2019年03期）
王可,王德辉[3]（2019）在《双参数广义几何分布的Bayes估计及其应用》一文中研究指出考虑具有双参数结构广义几何分布的Bayes估计问题,给出分布中参数Bayes估计的精确表达式,并将该分布应用于短期聚合风险模型中,提出一类新的聚合风险模型,给出分布函数的相关性质及聚合理赔量的近似模型.数值模拟结果验证了Bayes估计具有渐近无偏性与相合性.最后将该结果应用于汽车保险索赔数据中,得到了不同索赔次数下的保单数量拟合结果.(本文来源于《吉林大学学报(理学版)》期刊2019年05期）
包振华,宋玉靖,宋晓琳[4]（2019）在《基于二次置换方法的广义威布尔分布及性质》一文中研究指出指数威布尔分布在可靠性分析中应用广泛.基于二次置换方法,将基准分布取为指数威布尔分布,构建了新的四参数威布尔分布,并研究该分布的相关统计性质.给出了该分布的分布函数、密度函数、生存函数、失效率函数及逆失效率函数的解析表达式,分析了模型参数对密度函数及逆失效率函数的影响;给出了分位数函数、k阶矩和矩母函数的计算公式.利用极大似然法对模型参数进行估计.作为应用,使用R语言对一组具体数据进行数值模拟,结果表明所提出的四参数威布尔分布具有拟合优势.(本文来源于《辽宁师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
CHOI,YUNKYUNG（崔允琼）[5]（2019）在《一般逐步Ⅱ型删失数据下广义指数分布和广义逆指数分布的经典和贝叶斯估计》一文中研究指出生存分析是一种在多种行业使用的统计方法。例如,在制造业方面,它用于分析机器寿命;在金融方面,它被用来分析偿还房屋的时间抵押贷款;就保险业而言,它适用于分析保险和证券权利到期所需的时间。但是生存函数的数据是根据时间的流逝而产生的,一般来说很难获得完整的数据,所以在生存分析中,经常用到的数据类型是删失数据。本文介绍了一般逐步Ⅱ型删失数据,一般逐步Ⅱ型删失数据包括逐步Ⅱ型删失数据,Ⅱ型删失数据,双边删失数据,所以灵活性和适应性比其他删失数据更强,使用也更广泛。本文还介绍了广义指数分布和广义逆指数分布,它们在寿命预测和可靠性分析中被广泛使用,还分析了几个模型下参数估计的意义,讨论了生存分析中,广义逆指数分布和一般逐步Ⅱ型删失数据的合适性。本文主要研究基于一般逐步Ⅱ型删失数据的广义指数分布和广义逆指数分布的统计推断问题。文章一共包括以下几部分;第一章介绍了指数分布,广义指数分布和广义逆指数分布的特点,并且详细介绍了各种删失模式;第二章研究了基于逐步Ⅱ型删失数据广义指数分布参数的点估计,用到的方法有极大似然估计和贝叶斯估计,在进行数据模拟时,用Metropolis-Hasting抽样方法来得到贝叶斯估计值;第叁章研究了基于一般逐步Ⅱ型删失数据广义指数分布参数的点估计,推导了未知参数的极大似然估计和贝叶斯估计,并进行数据模拟,与第二章逐步Ⅱ型删失数据进行比较:第四章研究了基于一般逐步Ⅱ型删失数据的广义逆指数分布未知参数参数的估计值,推导了参数的极大似然估计,渐近置信区间和贝叶斯估计;第五章应用于两组真实的数据集,进行分布和数据的合适行测定;第六章进行文章总结和展望。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-09-01）
徐晓岭,王蓉华,顾蓓青[6]（2019）在《广义BS-极小值疲劳寿命分布的统计分析方法研究》一文中研究指出论文提出一种新的疲劳寿命分布—两参数广义Birnbaum-Saunders极小值分布(BSMin(α,β)),研究了该分布的密度函数与失效率函数的图像特征。其次,给出了该分布在全样本下两个参数的分位数估计与回归估计,并通过蒙特卡罗模拟比较发现分位数估计较优,同时也探讨了两个参数的矩估计、极大似然估计以及对数矩估计。此外,论文还指出BSMin(α,β)分布取对数后用泰勒展开可近似看作两参数极小值分布,由此得到两个参数的近似区间估计,并通过蒙特卡罗模拟考察了近似区间估计的精度。最后,利用模拟数据说明了论文所提的点估计和近似区间估计方法的应用。(本文来源于《数理统计与管理》期刊2019年05期）
刘均利,余学志,余文成,景天虎,张晋豪[7]（2019）在《采用广义极值分布的公路桥梁车辆荷载效应极值预测》一文中研究指出为改善对汽车荷载效应样本的统计拟合,建立随机变量的均值、偏差系数、变差系数与广义极值分布的形状参数、尺度参数、位置参数的一一对应关系.采用广义极值分布适线法拟合车辆荷载效应区间最大值样本的概率分布.首先,以矩法计算样本均值和变差系数,假定偏差系数,计算广义极值分布的形状参数、尺度参数和位置参数;然后,将样本点和理论频率曲线绘制到海森机率格纸上,按照理论频率曲线与实测数据拟合得最好的原则选定统计参数,并确定汽车荷载效应样本的理论频率曲线;最后,采用经典极值理论建立设计基准期荷载效应最大值分布.采用某公路一个车道39周的动态称重系统(WIM)数据,建立车辆荷载效应模型,并与最大似然法结果进行比较.结果表明:文中方法更能反映样本分布曲线尾部特征,且实际最大基准期车辆荷载效应远大于现行公路-Ⅰ级汽车荷载效应.(本文来源于《华侨大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
韩青鹏,单秀娟,万荣,关丽莎,金显仕[8]（2019）在《基于地统计二阶广义线性混合模型的黄海冬季小黄鱼时空分布和资源量指数估算》一文中研究指出使用地统计二阶广义线性混合模型(geostatistical delta-GLMM)分析了2001—2011和2015—2017年黄、渤海小黄鱼越冬群体在黄海中部、南部的空间分布,并用geostatistical delta-GLMM、基于普通克里格插值法和基于站位调查设计的扫海面积法分别估计了小黄鱼资源量指数,对geostatistical delta-GLMM相较基于普通克里格插值法和基于站位调查设计的性能进行了比较研究。结果显示,在2001和2002年,黄海越冬场主要存在北部(36°00′～37°37.5′N,123°15′～124°15′E)、中部(33°75′～36°00′N,123°15′～124°75′E)和东南部(32°00′～33°75′N,124°00′～125°15′E)3个生物量高密度区,其中中部区密度最高。从2003年开始,小黄鱼的生物量密度开始下降,北部和东南部高密度区下降程度高于中部高密度区;至2016—2017年高密度区变得不明显。冬季小黄鱼总资源量指数与小黄鱼的年产量、渔船功率变化趋势相反,呈下降趋势,且大部分年份站位数在37站以上,站位范围覆盖了本实验区域,可排除采样站位因素,这说明小黄鱼资源仍面临过度捕捞,种群处于衰退状态。研究表明,地统计二阶广义线性混合模型估计的2001—2017年冬季黄海中部、南部小黄鱼的总资源量指数相对扫海面积法和普通克里格法的估计值精确度更高。(本文来源于《水产学报》期刊2019年07期）
王颖,刘晓冉,程炳岩,孙佳,廖代强[9]（2019）在《广义极值分布在重庆短历时极值降水中的应用》一文中研究指出利用广义极值分布函数拟合1981—2016年重庆34个国家气象站短历时(1、3、6、12 h)极值降水序列,对拟合结果进行显着性水平检验,并给出不同重现期极值降水的空间分布。结果表明:广义极值分布函数能较好地拟合重庆地区的短历时极值降水。随着降水历时的延长,服从Weibull分布(Frechet分布)的站点数逐渐减少(增加)。各短历时不同重现期降水的空间分布具体表现为10 a以下及20 a以上基本相似,位于长江沿线以北的重庆西北部地区降水量明显大于重庆长江沿线以南地区,且渝东南降水的相对大值区位于彭水地区。随着重现期的增加,降水中心更加集中,渝东北的大值中心随着历时的延长向北移动。广义极值分布函数的形状参数的绝对值接近或超出0.5时,计算的高重现期(大于样本长度)极值降水存在较大偏差;当不同历时降水拟合的形状参数值具有明显差异时,高重现期降水可能出现与客观规律相悖的现象。(本文来源于《气象》期刊2019年06期）
李婉晴,汪加梅,王甜甜[10]（2019）在《基于随机密度矩阵特征值联合分布的广义微分熵研究》一文中研究指出研究了基于随机密度矩阵特征值联合分布的广义微分熵。首先,在罗莱珍等人的论文基础上,计算在Wishart矩阵特征值联合分布下的广义微分熵;然后,采用Laplace变换和Laplace逆变换来计算在随机量子态特征值联合分布下以及在随机密度矩阵对角线联合分布下的微分熵;另一方面,研究了由随机量子态所诱导的相关随机矩阵模型,该模型在量子信息理论中有着重要的作用;最后,以Renyi熵和Tsallis熵为例来验证在3种情形下的广义微分熵,并推广了罗莱珍等人的结果。(本文来源于《重庆工商大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
广义分布论文开题报告
（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：
研究Marshall-Olkin扩展指数分布的可靠性指标。基于该分布的广义逐步混合截尾模型,通过经典估计和贝叶斯估计给出该分布的未知参数估计。利用数值迭代方法和渐近正态理论,给出未知参数的最大似然估计值及渐进置信区间。在先验分布为伽马分布的条件下,利用Metropolis-Hastings抽样算法得到了未知参数的贝叶斯估计值和最大后验密度可信区间。数值模拟结果表明,贝叶斯估计的均方误差和区间长度均优于经典估计方法。
（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。
广义分布论文参考文献
[1].林立,陈政清,洪华生,华旭刚,夏丹丹.基于广义统一概率图的东南沿海风速概率分布研究[J].湖南大学学报(自然科学版).2019
[2].肖金安,贺兴时,王燕.广义逐步混合截尾下Marshall-Olkin扩展指数分布的可靠性分析[J].纺织高校基础科学学报.2019
[3].王可,王德辉.双参数广义几何分布的Bayes估计及其应用[J].吉林大学学报(理学版).2019
[4].包振华,宋玉靖,宋晓琳.基于二次置换方法的广义威布尔分布及性质[J].辽宁师范大学学报(自然科学版).2019
[5].CHOI,YUNKYUNG（崔允琼）.一般逐步Ⅱ型删失数据下广义指数分布和广义逆指数分布的经典和贝叶斯估计[D].北京交通大学.2019
[6].徐晓岭,王蓉华,顾蓓青.广义BS-极小值疲劳寿命分布的统计分析方法研究[J].数理统计与管理.2019
[7].刘均利,余学志,余文成,景天虎,张晋豪.采用广义极值分布的公路桥梁车辆荷载效应极值预测[J].华侨大学学报(自然科学版).2019
[8].韩青鹏,单秀娟,万荣,关丽莎,金显仕.基于地统计二阶广义线性混合模型的黄海冬季小黄鱼时空分布和资源量指数估算[J].水产学报.2019
[9].王颖,刘晓冉,程炳岩,孙佳,廖代强.广义极值分布在重庆短历时极值降水中的应用[J].气象.2019
[10].李婉晴,汪加梅,王甜甜.基于随机密度矩阵特征值联合分布的广义微分熵研究[J].重庆工商大学学报(自然科学版).2019
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