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      基于比例odds模型最小次序統(tǒng)計(jì)量的隨機(jī)比較

      2016-02-10 17:48:32張藝馨天水師范學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院甘肅天水741001
      關(guān)鍵詞:次序失效率天水

      張藝馨(天水師范學(xué)院 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,甘肅 天水 741001)

      基于比例odds模型最小次序統(tǒng)計(jì)量的隨機(jī)比較

      張藝馨
      (天水師范學(xué)院 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院,甘肅 天水 741001)

      在比例odds模型的框架下,對(duì)它的最小次序統(tǒng)計(jì)量作了隨機(jī)比較,包括似然比序,失效率序和隨機(jī)序.

      隨機(jī)序;反失效率序;似然比序;比例odds模型

      1 研究背景和預(yù)備知識(shí)

      近年來(lái),次序統(tǒng)計(jì)量倍受國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注,它在統(tǒng)計(jì)推斷、擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、可靠性理論及經(jīng)濟(jì)學(xué)等領(lǐng)域都有重要應(yīng)用.若有一組隨機(jī)變量X1,X2,…,Xn,可能服從相同的或不同的分布,則用Xi:n表示第i個(gè)次序統(tǒng)計(jì)量.很多文章對(duì)獨(dú)立同分布的情形做了研究,【1-3】由于非獨(dú)立同分布樣本的次序統(tǒng)計(jì)量比較復(fù)雜,所以僅有有限的文章討論了此種情形.[4-7]

      Marshall&Olkin[8]通過(guò)生成一個(gè)參數(shù)擴(kuò)展了生存函數(shù)為(x)的分布族,并且定義這族生存函數(shù)為

      若獨(dú)立隨機(jī)變量組X1,X2,…,Xn滿足

      則稱這組隨機(jī)變量屬于比例odds模型.這里就比例odds模型最小次序統(tǒng)計(jì)量的隨機(jī)性質(zhì)進(jìn)行研究.

      定義1設(shè)兩個(gè)隨機(jī)變量X和Y分別具有密度函數(shù) f和g以及分布函數(shù)F和G.令

      為相應(yīng)的生存函數(shù),則

      (1)若g(x)f(x)關(guān)于x單調(diào)遞增,則稱X以似然比序小于Y,記作X≤lrY;

      定義1中的隨機(jī)序有以下包含關(guān)系:

      定義2給定兩個(gè)向量x=(x1,…,xn)∈?n和

      (3)若向量x與y的每一個(gè)分量都嚴(yán)格大于零,且

      定義2中的序有如下關(guān)系:

      引理1[10]令I(lǐng)??是一個(gè)開(kāi)區(qū)間,并令φ:In→?連續(xù)可導(dǎo).則稱φ在In上是Schur-凸[Schur-凹]當(dāng)且僅當(dāng)φ在In上對(duì)稱并對(duì)所有i≠j,

      引理2[11]函數(shù)滿足

      當(dāng)且僅當(dāng)

      2 結(jié)果及其證明

      定理1設(shè)有兩組獨(dú)立非負(fù)隨機(jī)變量X1,…,Xn和Y1,…,Yn,分 別 滿 足 Xi~G(x;αi)且Yi~G(x;βi),i=1,…,n,這里αi>0,βi>0,i=1,…,n.如果

      那么,X1:n≤stY1:n.

      證明 X1:n的生存函數(shù)為

      要證明X1:n≤stY1:n.,只需證明

      這里ai=logαi,i=1,…,n.此時(shí)對(duì)任意k,l∈1,…,n,

      定理2設(shè)有兩組獨(dú)立非負(fù)隨機(jī)變量X1,…,Xn和 Y1,…,Yn,并且滿足 Xi~G(x;αi)且 Yi~G(x;βi),i=1,…,n,這里αi>0,βi>0,i=1,…,n.如果

      那么,X1:n≤hrY1:n.

      證明 X1:n的概率密度函數(shù)為

      它的失效率函數(shù)為

      對(duì)h(α)求導(dǎo)可得

      再次求導(dǎo)有

      定理3設(shè)有兩組獨(dú)立非負(fù)隨機(jī)變量X1,…,Xn和Y1,…,Yn,并且滿足 Xi~G(x;αi)且 Yi~G(x;βi),i=1,…,n,這里αi>0,βi>0,i=1,…,n.如果

      那么,X1:n≤lrY1:n.

      證明 X1:n與Y1:n的概率密度函數(shù)之比為

      對(duì)h(x)求導(dǎo)有

      其中

      由引理2,可得h1(x)≥h2(x).所以h(x)關(guān)于x遞增,結(jié)論成立.

      3 總 結(jié)

      通過(guò)本論文的研究,對(duì)比例odds模型最小次序統(tǒng)計(jì)量有了相對(duì)完整的隨機(jī)序比較結(jié)果,以后可以對(duì)比例odds模型最大次序統(tǒng)計(jì)量的隨機(jī)序進(jìn)行研究,也可以對(duì)基于指數(shù)分布的比例odds模型的次序統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行研究。

      [1]JOO S.,MI J..Some properties of hazard rate functions of sys tems with two components[J].Journal of Statistical Planning and Inference,2010,140:444-453.

      [2]KHALEDI B.E.,KOCHAR S..Some new results on stochastic comparisons of parallel systems[J].Applied Probability,2000,37:283-291.

      [3]PENG ZHAO,BALAKRISHNAN N..Some characterization results for parallel systems with two heterogeneous exponen?tial components[J].Statistics,2011,45:593-604.

      [4]Balakrishnan N.,Rao C.R..Order Statistics:Theory and Methods[M].Amsterdam:Elsevier,1998.

      [5]BALAKRISHNAN N.,RAO C.R..Order Statistics:Applications[M].Amsterdam:Elsevier,1998.

      [6]BALAKRISHNAN N..Permanents,Order statistics,Outliers,and Robustness[J].Maremática Complutense,2007,20:7-107.

      [7]DAVID H.A.,NAGARAJA H.N..Order statistics[M].New Jersey:John Wiley Sons,2003.

      [8]MARSHALL A.W.,OLKIN I..A new method for adding a parameter to a family of distributions with application to the ex?ponential and Weibull families[J].Biometrika,1997,84:641-652.

      [9]MARSHALL A.W.,OLKIN I..Life Distributions:Structure of Nonparametric,Semiparametric and Parametric Families[M].New York:Springer.

      [10]MARSHALL A.W.,OLKIN I..Inequalities:Theory of Majorization and its Applications[M].New York:Academic Press,1979.

      [11]KHALEDI B.E.,KOCHAR S.C..Dispersive ordering among linear combinations of uniform random variables[J].Statisti?cal and Planning Inference,2002,100:13-21.

      〔責(zé)任編輯 高忠社〕

      O212

      A

      1671-1351(2016)02-0016-03

      2016-01-12

      張藝馨(1989-),女,甘肅平?jīng)鋈?,天水師范學(xué)院數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院教師。

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