侯兰宝
- 作品数：4 被引量：6H指数：1
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- 相关领域：理学更多>>
- 基于校准的伪权数构造与混合样本推断被引量：1
- 2021年
- 无论是大数据时代下的抽样,还是目前流行的网络调查,产生的样本大多为非概率样本,而非概率样本入样概率未知,无法根据传统的抽样推断理论来估计总体,成为大数据背景下网络调查中需要解决的一个问题。针对该问题,文章提出将非概率样本与概率样本结合为一个混合样本,从同时构造权数与分别构造权数两条思路出发,利用校准对非概率样本构造伪权数,并利用混合样本数据推断总体。模拟与实证研究结果表明:基于校准的伪权数构造与混合样本推断方法效果较好,且基于校准同时构造权数的总体估计方法优于基于校准分别构造权数的总体估计方法。
- 侯兰宝侯兰宝
- 关键词：校准
- 完备非紧光滑度量测度空间上的权重Sobolev不等式
- 2021年
- 利用完备光滑度量测度空间上的体积比较定理,证明完备非紧光滑度量测度空间上权重Sobolev不等式的常数不小于相同维数欧氏空间上权重Sobolev不等式的最优常数,以及当权重Sobolev不等式在一个Bakry-émery Ricci曲率非负的n维完备非紧光滑度量测度空间上成立时,此完备非紧光滑度量测度空间等距接近于一个n维欧氏空间.
- 邓严林邓严林侯兰宝侯兰宝
- 定时区间删失下指数分布的参数估计被引量：5
- 2020年
- 文章在定时区间删失样本下,利用极大似然估计法和EM算法得到了未知参数的迭代公式,推导出极大似然估计的近似方差和渐近分布。在给定的置信水平下构造出近似置信区间。根据参数的极大似然估计值模拟出全样本,进而计算出参数的贝叶斯估计,并给出了确定超参数的方法。最后利用Monte Carlo方法模拟出参数估计的均方误差,根据数值例子得到了参数的点估计和区间估计,结果显示区间长度随样本量的增加而减小。
- 侯兰宝
- 关键词：极大似然估计EM算法
- 一类权重散度型椭圆算子的低阶特征值估计
- 2018年
- 研究高斯收缩孤立子上一类权重散度型椭圆算子的Dirichlet问题,给出关于这一问题的低阶特征值的一个万有不等式.而由这一结果,可得到drifting拉普拉斯算子的Dirichlet问题的低阶特征值在高斯收缩孤立子上的估计结果.
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- 关键词：特征值
