国家自然科学基金(11271013)

作品数：5被引量：10H指数：2
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相关期刊：《大学数学》《统计与决策》《Acta Mathematica Sinica,English Series》更多>>
相关主题：LINEX损失函数Q-对称熵损失函数PARETO平方损失函数排序集抽样更多>>
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移动极值排序集抽样下Pareto分布形状参数的Bayes估计被引量：4
《统计与决策》2021年第6期38-42,共5页李如兵 宗凤喜 刘鹤飞 
国家自然科学基金资助项目(11271013);云南省教育厅科学研究基金项目(2020J0640,2021J0505);云南省科技厅科研资助项目(2018FH001-109)
文章在移动极值排续集抽样下,针对共轭先验以及Jeffreys先验,基于平方损失、Q-对称熵损失以及Linex损失,获得了Pareto分布形状参数的Bayes估计。利用Monte Carlo法,计算出估计的偏差、真实值和对应估计值之间的均方根以及估计的效率,并...
关键词：移动极值排序集抽样 共轭先验 Jeffreys先验 平方损失函数 Q-对称熵损失函数 LINEX损失函数 
排序集抽样下Pareto分布形状参数的Bayes估计被引量：1
《统计与决策》2018年第24期15-19,共5页宗凤喜 李如兵 
国家自然科学基金资助项目(11271013);云南省教育厅科学研究基金项目(2014C135Y;2017ZDX149)
文章在排续集抽样下,针对共轭先验以及Jeffreys先验,基于平方损失、Q-对称熵损失以及Linex损失获得了Pareto分布形状参数的Bayes估计。利用Monte Carlo法,计算出估计的偏差以及均方误差,并与在简单随机抽样下获得的相应值进行比较,模拟...
关键词：排序集抽样 共轭先验 Jeffreys先验 平方损失函数 Q-对称熵损失函数 LINEX损失函数 
Stokes公式的一个注记被引量：4
《大学数学》2015年第6期45-49,共5页王湘君 刘继成 
国家自然科学基金(11271013);华中科技大学自主创新研究基金(2014TS066);华中科技大学教学研究项目(2015067)
利用Stokes公式证明了一个对满足散度为零的向量场的第二型曲面积分可化为其边界封闭曲线的第二型曲线积分来计算的定理.该定理对于满足上述条件向量场的曲面积分,给出了具体转化为曲线积分进行计算的公式,最后利用该公式计算了一个例子.
关键词：曲面积分 第二型曲线积分 STOKES公式 
Quasi Sure Large Deviation for Increments of Fractional Brownian Motion in H¨older Norm
《Acta Mathematica Sinica,English Series》2015年第6期913-920,共8页Jie XU Yun Min ZHU Ji Cheng LIU 
Supported by NSFC(Grant Nos.11271013,61273074,61201065,61203219,11471104);the Fundamental Research Funds for the Central Universities,HUST(Grant Nos.2012QN028 and 2014TS066);IRTSTHN(Grant No.14IRSTHN023);Ph D research startup foundation of He’nan Normal University(Grant No.5101019170120);Youth Science Foundation of He’nan Normal University(Grant No.5101019279032)
In this paper, we first prove Schilder＇s theorem in H？lder norm （0 ≤ α 〈1） with respect to Cr,p-capacity. Then, based on this result, we further prove a sharpening of large deviation principle for increments of...
关键词：Schilder＇s theorem large deviations fractional Brownian motion Cr p-capacity 
Rate of Convergence of Euler's Approximations for SDEs with Non-Lipschitz Coefficients被引量：1
《Acta Mathematica Sinica,English Series》2013年第8期1555-1568,共14页Ji Cheng LIU 
Supported by National Natural Science Foundation of China (Grant Nos.10901065 and 11271013);Fundamental Research Funds for the Central Universities,Huazhong University of Science and Technology (Grant No.2012QN028)
We prove that Euler＇s approximations for stochastic differential equations driven by infinite many Brownian motions and with non-Lipschitz coefficients converge almost surely. Moreover, the rate of convergence is obt...
关键词：Stochastic differential equations NON-LIPSCHITZ Euler＇s approximations 
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