习长新
- 作品数：12 被引量：30H指数：4
- 供职机构：荆楚理工学院数理学院更多>>
- 发文基金：湖北省教育厅科学技术研究项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：理学文化科学自动化与计算机技术更多>>
- 在高职高专院校开设数学建模选修课程的实践与思考被引量：3
- 2007年
- 本文总结了荆门职业技术学院在实验性开设数学建模选修课程这一过程中的若干经验和问题,结合其他高职院校这一课程的现状,提出了一些建设性的意见和对策。
- 习长新
- 关键词：数学建模课程设置选修课程高职高专院校
- 利用MATLAB表现空间曲面的交线被引量：5
- 2007年
- 研究MATLAB软件表现空间曲面交线的原理和方法,给出绘制空间曲面交线及其投影的一般步骤和实例。
- 习长新
- 关键词：MATLAB
- Ⅱ型双删失样本下逆Topp-Leone分布的Bayes估计
- 2024年
- 在Ⅱ型双删失样本下,研究了逆Topp-Leone分布参数的极大似然估计,证明了极大似然估计的存在性和唯一性;基于未知参数的先验分布为Gamma分布和Jeffrey分布,分别在三种不同损失函数下,得到逆Topp-Leone分布未知参数的Bayes估计。根据后验密度函数得到预测密度,进而得到未来观测值在三种损失函数下的预测估计值。为了比较在不同损失下Bayes估计的优劣,采用数值模拟方法计算了各种估计的均值及均方误差,结果表明在Linex损失下未知参数的Bayes估计量更接近真值,均方误差最小。
- 习长新刘华刘华
- 关键词：BAYES估计
- 完备赋范空间中无穷级数的收敛判别法
- 2008年
- 描述在线性赋范空间中无穷级数的收敛,绝对收敛的定义,重点讨论在Banach空间中无穷级数的收敛判别法,证明了当X为一般Banach空间时,无穷级数∑∞i=1xi有类似于正项级数的收敛判别法。
- 刘华习长新
- 关键词：赋范空间BANACH空间无穷级数
- 逐步增加的Ⅱ型截尾下Lomax分布形状参数的估计被引量：5
- 2017年
- 文章在逐步增加的Ⅱ型截尾下,给出了Lomax分布形状参数θ的极大似然估计;由"平均剩余寿命"的概念得到了形状参数的逆矩估计,在平方损失函数和对称熵损失函数下,针对不同的先验分布给出了参数θ的Bayes估计;最后通过随机模拟对几个估计进行了比较,说明了在相同的损失函数下,取共轭先验分布较无信息先验分布的精度要高。
- 龙兵王芳习长新
- 关键词：逆矩估计先验分布BAYES估计
- 逐步Ⅱ型删失下Lindley分布的参数估计被引量：2
- 2017年
- 在逐步Ⅱ型删失数据下研究了Lindley分布参数的最大似然估计,然后给出了参数区间估计和逆矩估计,最后运用随机模拟的方法对参数进行了统计分析。
- 习长新刘华
- 关键词：X^2分布逆矩估计
- 基于区间数据Lomax分布形状参数的估计被引量：1
- 2018年
- 在区间数据下用极大似然法来求Lomax分布中未知形状参数的估计,由此并不能得到参数的显式表达式。提出用EM算法可以得到形状参数的迭代公式,并能很方便地求出估计值且该估计具有良好的收敛性。随机模拟的结果表明EM算法的精度较高,并且最终估计值与初值无关。
- 龙兵习长新
- 关键词：区间数据EM算法参数估计
- 定时截尾样本下广义逆指数分布参数的Bayes估计被引量：1
- 2023年
- 文章在定时截尾样本下,讨论了广义逆指数分布形状参数、可靠度和危险率的极大似然估计。基于指数先验分布,在熵损失、平方损失和Linex损失函数下分别得到形状参数、可靠度和危险率的Bayes估计,并给出了确定超参数的方法。利用数值模拟计算了估计量的各种估计均值和均方误差,研究结果表明,形状参数在熵损失和Linex损失函数下的估计精度较高;可靠度的Bayes估计整体优于极大似然估计;危险率的Bayes估计在Linex损失函数下的效果较好。
- 刘华习长新
- 关键词：定时截尾最大似然法BAYES估计数值模拟
- 具有部分缺失数据的两个Pareto分布总体参数的估计与检验被引量：10
- 2016年
- 在数据缺失样本下研究了Pareto分布的参数估计和假设检验。在门限参数已知的条件下给出了形状参数的极大似然估计,证明了估计量的相合性和渐近正态性,并给出了两总体形状参数之差的置信区间和假设检验,最后通过蒙特卡洛随机模拟说明了估计的优良性。
- 龙兵王秋节习长新
- 关键词：PARETO分布缺失数据极大似然估计
- 定时截尾缺失数据样本下Lomax分布总体形状参数的估计与检验被引量：4
- 2017年
- 在定时截尾缺失数据样本下研究了Lomax分布形状参数的估计和假设检验.在尺度参数已知的条件下给出了形状参数的极大似然估计,证明了估计量的相合性和渐近正态性,并给出了形状参数的置信区间和假设检验,最后通过蒙特卡洛随机模拟说明了估计的优良性.
- 龙兵朱全新习长新
- 关键词：定时截尾缺失数据极大似然估计
