论文摘要
统计相依与随机比较理论在应用概率、统计、可靠性理论、运筹学、精算科学等领域有着广泛的应用,本文致力于研究位置独立风险序和剩余财富序的卷积封闭性质,广义次序统计量的多维分散序,以及隐变量模型中的回归相依性质。 首先,我们研究了位置独立风险序关于卷积的封闭性质,以单调风险为背景,借助于分散序和位置独立风险序的“静态比较”结果形式的刻画,以及位置独立风险序的生成过程,建立了位置独立风险序关于卷积封闭的两个充分性条件,因为剩余财富序和位置独立风险序之间的对偶性,所以我们很容易也得到了剩余财富序关于卷积封闭的条件。 其次,广义次序统计量包含了许多概率统计中常用的有序变量的模型,例如,通常次序统计量、记录值、k-记录值、Pfeifer记录值、累进Ⅱ型删失次序统计量、多维不完全修理次序统计量,等等,我们对一样本广义次序统计量建立了在Shaked-Shanthikumar多维分散序意义下的随机比较,并给出了主要结果的一些应用。 最后,作为二维相依概念SI,RTI和LTD的多维推广,我们引入了正回归相依(PRD),正左尾回归相依(PLTRD)和正右尾回归相依(PRTRD)的概念,并研究了三者之间以及它们同其它多维相依概念之间的关系。研究了一维和多维隐变量模型,分别建立了模型中可观测变量正回归相依、正左尾回归相依和正右尾回归相依的充分条件,并给出了这些主要结果在相伴次序统计量、相伴记录值、多维冲击模型和其他方面的应用。
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相关论文文献
- [1].更新过程中的几个随机比较结果[J]. 数学杂志 2012(04)
标签:通常随机序论文; 失效率序论文; 反向失效率序论文; 似然比序论文; 分散序论文; 位置独立风险序论文; 剩余财富序论文; 通常多维随机序论文; 多维分散序论文; 广义次序统计量论文; 收敛论文;