正态_参考网

装备振动功率谱密度统计归纳误差研究

。其中,对于符合正态分布的振动功率谱密度数据,常使用正态单边容差上限方法进行统计归纳[3]。近年来,众多专家对振动功率谱密度数据的归纳方法进行了研究,并将归纳方法应用于飞机、舰船、车辆等装备的试验条件确定[4-19],但尚未有专家对正态单边容差上限的估计误差进行研究。正态单边容差上限的计算过程涉及到一个关于无限多的样本记录的极限运算,而工程上无法做到极限运算,工程上统计分析的结果只是一个关于上限真值的样本估计,因此对于实际的统计归纳结果一定会有统计误差。根

振动与冲击 2023年17期2023-09-20

Acute pancreatitis in liver transplant hospitalizations: Identifying national trends, clinical outcomes and healthcare burden in the United States

析，如果事物服从正态随机分布，那么使用一阶、二级统计量就可以描述事物的特征。但是，若分析信号没有遵循正态分布，那低于三阶统计量就无法表示事物的变化规律，而三阶或三阶以上的统计量可以表现信号的特征。Table 5 Predictors of inpatient mortality for liver transplant hospitalizations with acute pancreatitis in the United States from 20

World Journal of Hepatology 2023年6期2023-07-04

实正态过程线性组合之均方不定积分的正态性的证明

934)0 引言正态过程又称为高斯过程，是一种重要的随机过程，在实际问题中，许多随机过程都可看作或近似地看作正态过程，并且正态过程比别的随机过程更便于进行数学处理，实正态过程的均方微积分理论在工程技术中有着重要应用[1]95.已有理论证实一个实正态过程的均方不定积分仍是实正态过程[2]85，文献[3]1-3讨论了一个实正态过程的均方积分的正态性，文献[4]讨论了一个实正态过程的多重均方不定积分的正态性.上述研究的主要对象是单一的实正态过程，笔者在此基础上证

平顶山学院学报 2022年5期2023-01-07

基于正态随机向量理论建构下的Fisher定理的证明

000）0 引言正态随机向量理论是正态总体统计推断基础，它包括正态随机向量及其函数的分布和独立性等问题，不少学者围绕该问题开展理论研究及其应用综述［1-7］. 笔者认为在数理统计课程学习之前，需要对正态随机向量的一般理论进行梳理和建构，这不仅是对概率论中低维随机变量理论内容的回顾和延伸，更重要它也是统计学专业的基础课程和后续专业核心课程的理论基础，同时Fisher定理也是该理论体系中的一个自然的结果. Fisher定理，描述的是单正态总体下样本均值和样本方

淮北师范大学学报(自然科学版) 2022年4期2022-12-19

探讨参数区间估计中枢轴量的选取——以单个正态总体均值为例

的选取——以单个正态总体均值为例刘彭，王晶（山东农业大学信息科学与工程学院，山东泰安 271018）选取三个包含总体均值的枢轴量，借助R软件计算出的置信区间比较区间估计的精确度。结果表明，在保证区间估计可靠度的前提下，增大样本容量，缩短区间长度，可以作为参数区间估计中枢轴量的选取原则。总体均值；区间估计；枢轴量；R软件参数的区间估计作为概率统计教学中的重点之一，它给出未知参数的一个范围（区间），并在要求的可靠度（概率）下保证包含该未知参数，弥补了点

唐山师范学院学报 2022年3期2022-07-28

独立的实正态过程线性组合之均方积分的正态性

(tn))是n维正态随机向量，则称{X(t),t∈T}为正态过程或高斯过程.将概率空间(Ω,F,P)上具有二阶矩的随机变量的全体记为H.2 相关定理定理1[2]若二阶矩过程{f(t,u)X(t),t∈[a,b]}，{g(t,u)Y(t),t∈[a,b]}在[a,b]上都均方可积，则对于任意的常数α,β(不全为零)，{αf(t,u)X(t)+βg(t,u)Y(t),t∈[a,b]}在[a,b]上也均方可积，且引理2[7]设m维随机向量X=(X1,X2,…,X

太原师范学院学报(自然科学版) 2022年2期2022-07-02

可变抽样区间和样本容量的非正态EWMA控制图经济设计

ci[1]设计了正态分布情形下抽样区间变化的EWMA控制图，利用马尔科夫链方法得到了双边VSI EWMA控制图的平均报警时间；吉明明等[2]研究了质量特性值服从非正态分布时的可变抽样区间EWMA均值控制图。薛丽[3]研究了过程不合格品率服从二项分布时，可变抽样区间EWMA控制图。Tang[4]等研究了监控过程均值变化时，可变抽样区间的自适应EWMA控制图。Tran[5]等研究了考虑测量误差下的可变抽样区间EWMA控制图。上面研究聚焦于可变抽样区间EWMA控

运筹与管理 2022年2期2022-03-15

独立的实正态过程线性组合的正态性

(tn))是n维正态随机向量，则称{X(t),t∈T}为正态过程或高斯过程.定义2[1]设{X(t),t∈T}和{Y(t),t∈T}为两个随机过程，其k+l维联合分布函数为过程{X(t),t∈T}的k维分布函数为FX(t1,t2, …,tk;x1,x2, …,xk).过程{Y(t),t∈T}的l维分布函数为则称随机过程{X(t),t∈T}和{Y(t),t∈T}相互独立.定义3[3]设X=(X1,X2, …,Xm)是m维随机向量，则称φX(u)=φ(X

洛阳师范学院学报 2022年11期2022-02-16

正态模糊TODIM法及其在航空服务评价中的应用

果。考虑到现实中正态分布存在的普遍性，Yang等[10]提出了正态模糊数，相比其他模糊数，用正态模糊数描述决策信息更能客观反映数据分布，也更接近人类思维[11]。龚艳冰等[12]、黄利军等[13]将正态云模型用于企业员工绩效评价和配电网优化调度问题；温淼淼等[14]提出将基于犹豫正态模糊可能度的决策方法用于评估部队的数字化作战能力；周天绮等[15]提出将区间正态信息集成算子用于数据库系统选择问题；常娟等[16-18]分别提出了基于正态模糊C-OWA算子(N

河南工程学院学报(自然科学版) 2021年4期2021-12-20

基于正态云期望和方差距离的语言型多属性决策方法研究

字特征构造二阶的正态分布实现了定性概念与定量表示之间的双向认知转换[8]。近年来,云模型已经开始广泛应用于不确定语言型多属性决策问题中,与其他方法相比,云模型不仅能够有效刻画语言变量的模糊性和随机关联性,而且能够更好地克服定性与定量转换过程中的信息损失问题[9-16]。在基于云模型的语言型多属性决策过程中,需要对正态云表示的决策方案进行量化比较或排序,这就涉及到不同云模型之间的距离测度。云模型距离度量在语言型多属性决策中扮演着很重要的角色,好的距离度量方法

统计与信息论坛 2021年10期2021-10-22

正态模糊大数据决策方法在财务绩效评价中的应用

式给出，而且由于正态分布的普遍性，正态模糊数的应用越来越广泛。因为在统计数据的处理中，正态模糊数比其他模糊数更能合理地反映数据的分布，也是最接近人类思维的。在当决策专家或调查对象较多时，借助数理统计的方法，将偏好值以正态模糊数的形式表示，这一做法能更全面、准确地刻画偏好信息。基于公司业绩的相关理论和已有的研究基础,选择福建省5家A股上市的房地产公司为研究对象，分析2015—2020年的财务指标季度数据。利用正态模糊数的分布规律和有序加权平均算子(OWA)的

武夷学院学报 2021年6期2021-09-19

渐近正态随机变量函数的极限分布

量的相合性和渐近正态性等，相比来讲，研究渐近正态估计量函数的极限分布却少很多，但在实际应用中，常遇到讨论未知量函数的推断问题，由此就需要在知道该未知量的估计具有渐近正态性之后，研究它的函数对应的极限分布. 因此，在随机变量正态性应用的同时，渐近正态随机变量函数的极限分布也是非常重要的，本文对渐近正态随机变量函数的极限分布进行讨论，获得两个一般性理论结果. 作为应用，选取几个具体的函数，导出一系列渐近正态随机变量，获得一些耳目一新的结果，其中包括泊松随机变量

大学数学 2021年2期2021-05-07

两个正态总体下关于均值的广义似然比检验

粗略，仅针对单个正态分布的情况给出详细推导并取得否定域，而对于两个正态总体的情况则是直接给出最终否定域的结果而没有推导过程[1-3]。本文介绍了两个总体下方差对比的广义似然比检验 ，本文则给出两个正态总体下关于均值的广义似然比检验。一、问题背景二、检验问题将以上估计代入似然函数，得到：查t 分布表，确定C 的取值即可。

科学咨询 2021年2期2021-03-13

简化三阶矩拟正态变换及其在结构可靠度分析中的应用

至相互独立的标准正态随机变量进行可靠度分析。由于实际工程中随机变量的统计数据往往不足以准确评估其概率分布，Rosenblatt 变换或Nataf变换不能有效进行，从而上述可靠度分析方法无法准确实现。由于随机变量的前三阶中心矩含有大量统计信息，具有近似拟合随机变量概率分布的能力。因此，可以基于随机变量前三阶矩实现随机变量分布未知条件下的可靠度分析。该类方法大致包含了两种途径：第一种为基于随机变量的前三阶矩拟合其边缘概率分布[17−18]，并利用随机变量的相关

工程力学 2020年12期2020-12-18

直觉正态模糊数Choquet 积分算子及其决策应用

象服从或近似服从正态分布，1996 年，YANG 等[17]定义了正态模糊数，指出正态模糊数在刻画模糊信息时更接近人类思维，也更为准确[18]。在模糊MADM 问题中，可以借助数理统计的方法，给出正态模糊数形式的属性信息。然而，单纯用正态模糊数表示属性值，则暗含决策者对这一信息是完全认可的，无法反映决策者对这一信息的信任程度和犹豫程度。而直觉模糊集的隶属度、非隶属度和犹豫度可细致刻画决策者的支持、反对和中立三种态度。因此，结合直觉模糊集的思想，王坚强等[1

浙江大学学报（理学版） 2020年6期2020-12-07

关于ELECTER的正态Z+值的多属性群决策①

转化为云，定义了正态Z+值和相关的运算及距离公式。ELECTER法(淘汰选择法)是Roy等人在二十世纪六十年代提出的[4]一种基于级别高于关系的多属性决策。本文先介绍了语言术语集合、Z-number、云模型以及正态Z+值等相关定义，再定义了正态Z+值比较大小的方法，基于文献[2]的正态Z+值的距离公式，用ELECTER法针对属性权重未知的情况，结合文献[5]的方法用净优势值对方案进行排序。最后，通过实例分析说明该方法的可行性。1 预备知识定义1[2](语言

佳木斯大学学报（自然科学版） 2020年5期2020-10-29

一种航空发动机压气机喘振检测方法

喘振故障的发生。正态分布是统计学中最重要的一种分布规律，大量随机现象可以用正态分布规律来描述或近似，同时正态分布具有很多优良的性质，所以不论是在理论研究还是工程实践中，正态分布具有广泛的应用。这里首先假设Δp31测量数值服从正态分布，下面采用某发动机实测数据检验压气机出口脉动压力时间序列数据是否符合正态概率分布规律。某发动机试飞期间，测量了不同飞行高度、速度条件下发动机稳态及瞬态的p31时间序列数据，获取了相应的Δp31时间序列数据。将这些不同飞行条件下发

空军工程大学学报 2020年4期2020-09-04

实正态过程之均方积分过程的正态性

(tn))是n维正态随机向量， 则称{X(t),t∈T}为正态过程或高斯过程.将概率空间(Ω,F,P)上具有二阶矩的随机变量的全体记为H.2 相关定理定理1[5]设m维随机向量X=(X1,X2,……,Xm)～N(μ,B)， 若n维随机向量Y是X的线性变换， 即Y=XC， 其中C是m×n阶矩阵， 则Y服从n维正态分布N(μC,CTBC).引理1[6]设X=(X1,X2,……,Xn)是n维随机向量，X～N(μ,B)， 其中μ为均值向量，B为协方差矩阵， 则X的

洛阳师范学院学报 2020年8期2020-08-01

实正态过程之多重均方不定积分的正态性

(tn))是n维正态随机向量，则称{X(t),t∈T}为正态过程或高斯过程.将概率空间(Ω,F,P)上具有二阶矩的随机变量的全体记为H.2 相关定理定理3[6 ]若二阶矩过程{X(t),t∈T}均方可导，则{X(t),t∈T}均方连续.引理1[7]设X=(X1,X2,……,Xn)是n维随机向量，X～N(μ,B)，其中μ为均值向量，B为协方差矩阵，则X的特征函数为由引理1及正态过程的定义易得定理4.定理4设{X(t),t∈T}为正态过程，均值函数为mX(t)

太原师范学院学报(自然科学版) 2020年1期2020-03-31

二维正态总体样本相关系数的极限分布

琼，武东二维正态分布在数学、物理与工程等领域具有十分重要的概率分布，由于该分布函数具有很多很好的性质，在诸多涉及统计科学、离散科学等领域都有重要的影响力.例如图像处理中的Gaussian滤波器；医学中的同质群体的红细胞数与血红蛋白量，成年男子的身高与体重，经济学中的总消费与总支出.相关系数是反映变量之间相关程度的一种度量，在一定程度上反映了变量之间的相互关系.获得样本相关系数的性质在实际中十分重要.赵志文等［1]利用多元函数的中心极限定理推断了二维正态

通化师范学院学报 2020年2期2020-01-18

数据的正态性检验及Excel/SPSS/Stata 软件的实操应用

017）1 数据正态性检验的相关理论多数统计检验都要求数据满足正态分布，特别是针对小样本。如果误差项不服从正态性假定，虽然可以利用最小二乘法进行参数估计，但却无法进行检验和预测。如果解释变量不能很好地匹配因变量的峰度和偏度，将会导致样本性质中的统计推断结果发生偏差。实际情形中，出于样本可获得性的考虑，通常采用对数据进行变换的方法，将其数据转换成正态分布，但应该注意到，在数据转换的同时已将数据蕴含的原始信息发生了改变。由此得到的回归结果，其参数的意义解释也已

四川职业技术学院学报 2019年3期2019-08-12

抽样分布的若干反例

分布;又比如，在正态总体下，样本均值与样本方差是相互独立的，如果没有正态总体这个条件，样本均值与样本方差就不一定独立.本文针对这些问题，列举若干反例加以说明.【关键词】χ2分布;t分布;F分布;正态总体;独立性【基金项目】在线开放课程开发（2016），高等教育出版社.一、引 言在《概率论与数理统计》[1]教材或课程中都会提到数理统计的三大分布：χ2分布、t分布和F分布.它们是数理统计的基础，在刚开始学习的时候，有不少同学并不太注意定義中独立的条件.那么，如

数学学习与研究 2019年8期2019-06-21

一类多维正态三角阵列的极限分布

为一个平稳的标准正态序列且具有相关系数ρj=Cov(ξ0,ξj)，第2个随机变量序列为一个独立标准正态序列，文献[1]证明了对于第一个序列，当条件ρjlnj→0,j→∞(1)(1-ρnj)lnj→δj∈(0，∞]，j≥1(2)其中ρn, j=E(ξni,ξn,i+j)，δ0=0，可得到下面的引理。以及那么ϑexp(-x))(3)1 主要结论αn,ln=max{|P(ξi≤un,i∈I∪J)-P(ξi≤un,i∈I)×P(ξi≤un,i∈J)|}为混合系数，

重庆理工大学学报(自然科学) 2018年9期2018-10-17

基于改进的JC法求解结构可靠度指标

特点是能够考虑非正态分布的随机变量，其计算过程较为简单，在满足一般工程精度的条件下，能够对可靠度指标β进行近似计算，而且还可以得到满足极限状态方程的“验算点”设计值[2]。然而在实际工程的可靠度分析中，JC法经常会出现迭代不收敛、收敛速度慢的情况，其大规模的应用推广具有一定的局限性。因此，本文将对JC法的基本计算原理进行分析，总结并找出影响其收敛性的原因，并提出适合的数学方法对其进行改进，使得改进之后的JC法具有更强的收敛性，能够更好的应用于实际工程结构的

四川建筑 2018年4期2018-09-14

建模分析中的联合正态分布与仿真

的随机性经常通过正态随机向量进行刻画。在模型随机分析中，正态随机向量常常需要做变换才能得到输出，线性系统就是常见的一类变换。经线性变换得到的随机向量在许多工程问题与系统建模中非常重要[1]。正态随机向量各分量线性组合的分布问题，已经有许多研究结论，并且许多文献都构造了应用实例。文献[2]构造了两个分量都服从标准正态分布的二维随机向量，其分量之和不服从一维正态分布。文献[3]给出了两类非线性数值函数f(x)，使得复合随机变量f(x)仍然服从标准正态分布。文献

实验科学与技术 2018年2期2018-05-13

正态概率纸检验的改进及推广

01)一、引 言正态分布应用广泛，比如许多统计方法(如方差分析、回归分析等)都是以正态分布为前提建立的[1]17-50[2]118-150[3-4]。因此，对数据进行正态性检验在理论和应用上都十分有意义。正态概率纸检验通过数据变换能使正态总体的取值x和分布函数值F(x)组成的数对(x,F(x))在具有特殊刻度的坐标纸上呈现一条直线，从而通过观察概率纸上的散点是否在一条直线附近来判断数据是否来自正态总体。因此，正态概率纸检验是一种直观、简单、方便的图形检验，

统计与信息论坛 2018年3期2018-03-20

正态云线性回归模型及其最小二乘参数估计方法

拓展和推广，提出正态云线性回归模型并对参数进行估计。最后给出一个人员绩效评估的应用实例，说明模型的有效性。1 云模型基本理论云模型反映了随机性和模糊性之间的关联，借助高斯概率密度分布函数，通过构造二阶或者高阶的云发生器形成偏离高斯分布的云滴群，用概率的方法去研究模糊性[11]。经过几年的发展和完善，目前云模型已成功应用于智能控制、数据挖掘、预测和评估等领域[12-14]。云模型是用语言值表示的某个定性概念与其定量表示之间的不确定性转换模型，它把模糊性与随机

统计与决策 2017年23期2018-01-06

线性回归模型中非正态数据的处理

线性回归模型中非正态数据的处理丘甜1，华伟平2，李宝银3，江希钿4（1.武夷学院商学院，福建武夷山354300；2.武夷学院生态与资源工程学院，福建武夷山354300；3.福建江夏学院，福建福州350108；4.福建农林大学林学院，福建福州350002）为了对非正态数据进行线性回归分析，需要对非正态数据的处理方法进行研究。在Box-Cox变换的基础上改进的双幂变换是一种有效的处理方法。结合Matlab软件给出了双幂变换下线性回归模型中参数的极大似然估计与最

武夷学院学报 2017年6期2017-07-18

统计分析中检验方法的选择

样本资料 若来自正态总体，可用t检验；若来自非正态总体或总体分布无法确定，可用Wilcoxon符号秩和检验。2 配对设计资料 二分类变量，可用McNemar检验；有 序多分类变量，可用Wilcoxon符号秩和检验；连续型变量，若来自正态总体，可用配对t检验，否则可用Wilcoxon符号秩和检验。3 两组独立样本 连续型变量，若来自正态总体，可用t检验，否则可用Wilcoxon符号秩和检验；二分类变量，可用χ2检验验；无序多分类变量，可用χ2检验；有序多分类

临床输血与检验 2017年1期2017-03-07

A Wind Speed Time Series Simulation Method and Its Application in Reliability Assessment of Generating Systems

应用。基于多项式正态变换和连续状态马尔科夫链技术，提出了一种时序风速的模拟方法。该方法首先利用多项式正态变换方法将原始数据变换为服从正态分布的数据；然后利用连续状态马尔科夫链描述变换后数据的随机波动过程；最后，通过正态逆变换获得模拟产生的风速数据。实际风速数据验证表明，模型能够较好地保持原始风速数据的概率分布特性和短期相依特性。将该模型应用于IEEE-RTS可靠性测试系统，结果表明模型可进行含风能的电力系统可靠性评估。风速模拟；连续马尔科夫链；多项式正态变

山东电力技术 2016年11期2016-12-28

基于区间权重和改进云模型的变压器状态评估

题，提出建立基于正态云理论的变压器状态评估模型。考虑变压器状态评估数据的有限性，提出对变压器少数运行数据进行正态云处理。对于变压器等级边界模糊性问题，提出对变压器各等级进行适度扩展，建立变压器指标等级正态云。根据不同云滴在数据正态云出现的不同概率，计算变压器数据正态云云滴与各评估指标等级正态云之间的关联度，得到评判矩阵。其次，对变压器运行数据进行区间表示。针对各指标区间数据的波动性，计算区间数据的方差和平均差，进而赋予指标不同的权重，在此基础上进行变压器状

电力系统保护与控制 2016年23期2016-10-14

基于bootstrap方法序约束下正态总体均值、方差的区间估计

ap方法序约束下正态总体均值、方差的区间估计国 冰(吉林农业科技学院 文理学院，吉林 吉林 132101)讨论了在半序约束下正态总体均值和方差的区间估计问题，给出了基于bootstrap方法的迭代算法，通过模拟与传统交错迭代算法的结果进行了比较。bootstrap方法；序约束；正态总体均值；区间估计；交错迭代算法现阶段约束条件下的统计推断已成为统计分析中的一个重要领域。在我国，对约束条件下的统计推断和保序回归的研究也是刚刚起步。史宁中教授在1994年给出相

黑龙江科学 2016年23期2016-03-08

数据的正态性检验方法

8008）数据的正态性检验方法李玉梅（怀化学院数学与计算科学学院，湖南怀化418008）在进行数据的统计处理和统计检验时，往往假定数据来自于正态总体，因此对数据进行正态性检验十分必要.本文介绍了描述数据分布的QQ图及适用于小样本情形下数据正态性检验的夏皮罗－威尔克检验法和“Mudholkar”检验法.正态分布；QQ图；小样本；假设检验1 前言正态分布，又名高斯分布，是概率论中最重要的一种概率分布.一些常用的概率分布如对数正态分布、χ2分布、t分布等可以由正

怀化学院学报 2015年11期2015-12-08

方差成比例时2个正态总体均值的假设检验

方差成比例时2个正态总体均值的假设检验冒霜霜，焦肖红，邓锦叶（中南大学 数学与统计学院，湖南 长沙 410006）在方差未知但相等，或方差未知且大样本的情况下，2个正态总体均值的假设检验已经给出了解决方法；但是在方差不等且小样本的情况下，2个正态总体均值的假设检验少有研究。针对这一问题，给出了理论证明的处理方法，并设计了实现流程和用于实现的MATLAB程序，最后，以实际案例给出了实现的具体方法。与大样本情况下的方法对比，该方法所需样本数量较小。概率论与数理

湖南工业大学学报 2015年3期2015-12-08

弹道一致性评定中的样本顺次正态性检验

的前提是样本服从正态分布。因此，弹道一致性评定中配对样本之差所构成的新样本或独立样本本身的正态性进行检验是必需的。最经典的正态性检验方法是Lilliefors［3］检验与Shapiro－Wilk［4］检验，且Shapiro－Wilk检验效能优于Lilliefors检验［5］。Epps与Pulley［5］基于经验特征函数提出了一种高效的正态性检验方法（Epps－Pulley检验），随后Henze［6］对Epps－Pulley检验的分布限进行了近似，使得当样本

火炮发射与控制学报 2015年2期2015-11-27

广义犹豫正态模糊信息集成及其多属性群决策

3016广义犹豫正态模糊信息集成及其多属性群决策马庆功常州大学怀德学院，江苏常州213016定义了犹豫正态模糊元及其运算法则、得分函数、Euclidean距离等概念；提出了广义犹豫正态模糊有序加权平均算子，并研究其性质，该算子不仅尽可能多地保留决策者的偏好信息，还可依据决策者的主观意愿选择不同的参数和属性权重，使得决策结果达到决策者的期望值；紧接着对属性权重和算子参数赋予不同的数值，获取广义犹豫正态模糊有序加权平均算子的若干种特殊算子，并探讨两个常用算子的

计算机工程与应用 2015年22期2015-11-04

基于联系数正态模糊数型多属性群的决策方法

00）基于联系数正态模糊数型多属性群的决策方法顾翠伶（周口师范学院 数学与统计学院，河南 周口 466000）针对决策属性值、专家权重、属性权重均为正态模糊数型的模糊多属性决策问题给出一种解决方案。依据正态模糊数的期望与方差，提出一种分值函数，并以此把正态模糊型的专家权重转化为精确权重。将以正态模糊数给出的各个专家的属性值及各个属性权重转化为联系数，然后按照联系数的运算求解模糊多属性决策问题，实例验证新方法的可行性和有效性。正态模糊数；联系数；模糊多属性决

中国管理信息化 2015年20期2015-11-02

模糊多属性决策方法应用于区域经济发展研究

2)针对区间直觉正态模糊环境下的多属性决策问题，提出了新的信息集成算法，并构建了一种新的多属性决策方法。首先，定义了区间直觉正态模糊数的概念，探讨了其运算法则和性质；其次，提出了区间直觉正态模糊信息集成算子，包括区间直觉正态模糊加权平均(IVINFWA)算子和区间直觉正态模糊加权几何(IVINFWG)算子，并探究了它们的优良性质以及这两种算子之间的内在关系；最后，基于提出的这两类算子，建立了一种新的区间直觉正态模糊多属性决策方法，并结合区域经济发展研究实例

西安电子科技大学学报（社会科学版） 2015年2期2015-10-13

对数线性Gamma分布模型极大似然估计的强相合性和渐近正态性

的强相合性和渐近正态性刘双花1，尹长明2，邓娌莉1（1.百色学院 数学与计算机信息工程系，广西 百色 533000；2.广西大学 数学与信息科学学院，广西 南宁 530004）在‖Zn‖=o(logn)和（对某个c＞0，α＞0）等条件下，证明了对数线性Gamma分布模型极大似然估计（MLE）的强相合性和渐近正态性，其中设计阵序列{‖Zn‖}可以为无界序列.对数线性Gamma分布模型；强相合性；渐近正态性1 引言和主要结果广义线性模型（GLM）是一般线性模型

海南师范大学学报（自然科学版） 2015年2期2015-09-03

正态性检验的几种方法比较

杨 斌0 引言正态分布是许多检验的基础，在实际使用统计分析时,人们总是乐于正态假定,但该假定是否成立,牵涉到正态性检验。比如χ2检验、F检验以及t检验等在总体不是正态分布时是没有任何意义的，因此，对一个总体是否来自正态总体的检验至关重要。另外，方差分析、回归分析等统计分析中也都首先验证待分析的数据是否服从正态分布，检验样本的正态性一直以来都是统计学里比较重要的问题，检验方法的多样性使得这个问题始终保持着活力。历史上不仅有D'Agostino,Kolmogo

统计与决策 2015年14期2015-07-30

正态模糊数型多属性群决策方法及应用

大量模糊概念,用正态隶属函数刻画最适合,最接近人类思维.文献[9]针对属性权重未知,方案属性值、主观偏好值为正态模糊数型的多属性决策问题,提出一种基于相似度与规范化理想解的决策方法,将正态模糊数以及相关理论引入到多属性决策领域,使复杂问题的解决将更加科学化、规范化.但正态模糊数运算与线性隶属函数相比,模糊运算规则复杂,使得正态模糊数在多属性决策中的应用还不多.因而,基于正态模糊数及相关理论的多属性决策问题的研究有着十分重要的意义.本文针对决策属性值以正态模

周口师范学院学报 2015年2期2015-04-24

随机变量非正态分布且相关的机械零件单模失效可靠度分析

机变量的分布都为正态分布且只考虑应力、强度两个变量相关.引起机械零件广义应力与强度随机性的因素主要有材料、加工、制造、安装、荷载等，如同种材料性能分布的不均匀、制造精度误差.正是由于这些参数的随机性才有了可靠度的概念.要想得到这些因素的实际随机性参数是比较困难的，因此在理论分析中常常假设这些因素服从常见的分布，如正态分布、威布尔分布、指数分布等.现有的大多数文献中假设随机参数服从正态分布，但很多情况下并非如此.这时就需要探求随机变量因素服从其他分布时的可靠

大连理工大学学报 2015年1期2015-03-20

标准参数系下Alpha稳定分布随机变量的产生及仿真

心极限定理为近似正态性提供了基本理论并指出了Alpha稳定分布的重要性：Alpha稳定分布是唯一满足广义中心极限定理的分布，即无限多个可能方差无限大的独立分布的随机变量之和，其极限分布是Alpha稳定分布。endprint中心极限定理为近似正态性提供了基本理论并指出了Alpha稳定分布的重要性：Alpha稳定分布是唯一满足广义中心极限定理的分布，即无限多个可能方差无限大的独立分布的随机变量之和，其极限分布是Alpha稳定分布。endprint中心极限定理为

哈尔滨理工大学学报 2014年3期2015-01-04

Log-transformation and its implications for data analysis

心理研究中处理非正态数据时被广泛应用。本文重点介绍该传统方法在处理非正态数据时存在的严重问题。尽管通常认为对数转换可以减少数据的变异性，使数据更符合正态分布，但是通常并非如此。此外，对数转换后的数据得出的标准统计测试结果往往和未转化的原始数据不相关。我们通过使用模拟数据示例来说明这些问题。我们认为如果采用数据转换，必须非常谨慎应用。我们建议研究者在大多数情况下摒弃这些处理非正态数据的传统方法，选择采用较新的不依赖于数据分布的方法：如广义估计方程（GEE）。

上海精神医学 2014年2期2014-12-09

R函数实现正态总体均值、方差的区间估计及假设检验的设计

331)0 引言正态总体均值、方差的区间估计与假设检验是数理统计中的经典内容。数理统计的教材[1～6]一般都会讲到。针对摘要中提到的R软件[7]内置程序t.test()、var.test()函数的缺陷，参考文献[1]中为实现单个、两个正态总体均值、方差的区间估计、假设检验时自编了12个函数interval_estimate1()、 interval_estimate2()、 interval_estimate4()、 interval_estimate5(

统计与决策 2014年9期2014-10-20

正态总体方差和标准差的无偏估计

山063000）正态总体方差和标准差的无偏估计孙翠先1，步金芳2（1.唐山学院基础教学部，河北唐山063000；2.唐山职业技术学院基础部，河北唐山063000）在正态总体分布下，给出了方差及标准差的矩估计量和极大似然估计量，讨论了两者之间的关系，得出两类估计量相同，并进一步给出无偏估计量。正态总体；标准差；方差；无偏估计0 引言1 正态总体方差和标准差的估计设总体X服从正态分布N（μ，σ2），可知期望E（X）＝μ［2］，方差D（X）＝σ2，标准差因为总体

唐山学院学报 2012年3期2012-09-07

基于PLC的一维正态云模型实现研究

数运算和产生任意正态随机数。S7－300 PLC运算功能强大，具有进行四则运算及指数、对数运算功能。但S7－300 PLC并没有产生随机数的硬件模块、系统功能SFC和系统功能块SFB。在深入分析随机数生成相关文献的基础上，用STL语言在SIEMENS编程软件STEP7上编制一个个功能FC实现任意正态随机数的产生，一维正态云模型算法等，最后在SIEMENS PLC专用的仿真器PLCSIM上进行调试，并将输出过程值用组态软件WINCC进行归档，然后将归档数据导

电子设计工程 2012年1期2012-06-09

基于两种转换的非正态过程能力研究的比较

基于两种转换的非正态过程能力研究的比较杨洁荣，宋向东，明喆，胡蓓蓓，王树力(燕山大学理学院，河北秦皇岛066004)文章应用Box-Cox转换和Johnson转换对几种非正态分布进行了研究，并计算出了其过程能力指数，通过大量的重复模拟研究了该方法在过程能力分析中的适用性和效果。结果显示，Johnson转换比Box-Cox转换更有效。文章用相应的matlab分析软件来辅助实现这个方法，具有可操作性，可以用于指导生产实践。非正态；过程能力指数；Box-Cox转

统计与决策 2011年6期2011-10-18

多维密度核估计的渐进正态性及稳健渐进正态性研究

密度核估计的渐进正态性及稳健渐进正态性是非参数密度估计的一个非常重要的研究方向，其中非参数概率密度核估计作为非参数密度估计的重要方法，受到越来越多的学者的重视。Hardel、Miiller、Silverman、Scott等都曾致力于多维密度核估计的研究，Schuster、Singh、Susan,Walter、陈桂景、赵林成、杨振海等人得到了较好的相合速度的结果。其中Loftsgarden和Qnesenberry提出了最近邻估计，Devroye和Wagner

统计与决策 2011年19期2011-09-05

统计分析中检验方法的选择

样本资料 若来自正态总体，可用t检验，若来自非正态总体或总体分布无法确定，可用Wilcoxon符号秩和检验。2.配对设计资料 二分类变量，可用McNemar检验；有序多分类变量，可用Wilcoxon符号秩和检验；连续型变量，若来自正态总体，可用配对t检验，否则可用Wilcoxon符号秩和检验；二分类变量，可用x2检验，有序多分类变量，宜用Wilcoxon符号秩和检验。3.多组独立样本 连续型变量值，来自正态总体且方差相等，可有方差分析；否则进行数据变换使其

实用肝脏病杂志 2011年5期2011-08-15

离散型随机变量的概率密度函数及其应用①

其和分布不可能为正态分布。单位脉冲函数;随机变量;概率密度;正态分布单位脉冲函数又称D irac函数,简单记成δ(t)·δ(t)是一个广义函数,在广义函数论中, δ(t)为某基本函数空间上的线性连续泛函,满足下面两个条件单位脉冲函数有以下基本性质：①设f(t)是定义在(-∞,+∞)上的有界函数,且在t=t0处连续,则我们用δ(t)函数来定义离散型随机变量的概率密度这样定义的离散型随机变量的概率密度,既和离散型随机变量的分布律不会产生矛盾,又能和连续型随机变

华北科技学院学报 2010年1期2010-12-26

修正的正态模糊集下的格贴近度

0320）修正的正态模糊集下的格贴近度阳宁光，韩维维（广东商学院数学学院，广东广州510320）从正态分布的定义及实际意义出发，对通常所用的正态模糊集进行改进，构造了一个修正的正态模糊集；利用取大取小运算的一些运算性质，推导出当论域为实数域时，在修正的正态模糊集下一个与标准正态分布有关的新的格贴近度计算式.正态分布；正态模糊集；格贴近度0 引言在模糊识别中，经常需要在标准模糊集下对某一模糊集进行识别，这时就会涉及到两个模糊集的贴近度问题，文献[1-3]都对

汕头大学学报（自然科学版） 2010年1期2010-10-23

正态吸引场非平稳NA列部分和的精确渐近性

州310036)正态吸引场非平稳NA列部分和的精确渐近性曾 艳,王张燕,王文胜＊(杭州师范大学理学院,浙江杭州310036)令{Xi:i≥1}是正态吸引场非平稳NA序列,Sn=∑ni=1Xi,得到了正态吸引场非平稳NA列部分和Sn的精确渐近性的结果,揭示了拟权函数和边界函数之间的密切联系.同时将已有的一些结果包含成为特殊情形.非平稳;正态吸引场;NA序列;部分和;精确渐近性0 引 言设0其中c1,c2为非负数且c1+c2>0.文[3]得到了关于正态吸引场强

杭州师范大学学报(自然科学版) 2010年3期2010-09-07