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误差为平稳m-相依的线性模型的移动区段再抽样法
引言对于一般的线性回归模型Y=Xβ+ε,假定误差ε独立且服从正态分布,才能进行有效的参数区间估计及假设检验,当ε的分布未知时,若按通常的方法,参数的区间估计与假设检验就不稳健,1981年Freedman将Bootstrap法应用回归模型,提出参数及其方差的Bootstrap估计,1986年Wu又进一步加以改进,使方差的Bootstrap估计达到稳健,假设检验也能够顺利实现.然而,当误差ε或响应变量序列存在一定的相依关系时,上述方法就失效,而误差或响应变量序列为相依情形的线性模型是广泛存在的,比如目前引起卫生统计研究者高度重视的时间序列模型. 1984年Freedman对动态回归模型的Bootstrap法做了深入讨论,假定有自回归模型 Yt=Yt0+Yt-11+…+Yt-mm +Xtβ+εt, t=0,1,2,…,n (1)
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数理统计参数区间估计在菌数测定中的应用
目的:药品微生物限度检查菌数测定中,平皿间菌落数一般差异较大,<中国药典>2000年版对差异的容许限尚无规定,为保证测定结果的可靠,须对差异有所限定.方法和结果:应用数理统计参数区间估计,根据平皿菌落数服从泊松(Poisson)分布的特点,提出其置信区间推荐公式结论:该公式的应用,可以增加测定结果的可信度,提高平皿菌落计数法的科学性.