两个实际问题的小子样推断

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本文研究了两个实际问题中的小子样推断方法。第一个问题是关于军事中有重要意义的弹道一致性评定。通过分析对国家军用标准中建议的现行评定方案中存在问题,提出了两种改进方案。因为新的方案允许小的差异存在并且考虑了波动性,所以更符合实际,判别标准的设定也更加严谨。另外,进一步把问题由一维空间拓展到多维空间,弹道一致性的评定更为全面。第二个问题是关于用超几何分布描述的捕获再捕获模型中群体大小(populationsize)的置信区间问题。利用样本空间排序法构造了群体大小的置信区间。与前人方法比较,此方法在区间长度相当的情况下对置信水平有了严格的保证。另外,该方法被推广到多阶段模型中去。对这些问题都给出了计算实例,说明了文章所提出的这些方法是可行的。
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