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对称损失下一类刻度分布族参数的估计 (2008年)
对称损失下一类刻度分布族参数的估计 (2008年)
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在q对称熵损失函数L(θ,δ)=θq/δq+δq/θq-2(0
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一类刻度参数指数分布族参数的最小风险同变估计 (2008年)
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对Parsian(1996)与Jozani(2002)所研究的一类刻度参数指数分布族c(x，n)θ-ve-T(X)/θ，利用文献[1]提出的 P,q对称熵损失函数L(θ,δ)=θP／δP+δq／δq-2(p,q>0)，用参数估计方法，研究了刻度参数θ的最小风险同变估计与 Bayes估计，并得到了它们的一般形式与精确形式，最后应用积分变换定理证明了Parsian(1996)未曾讨论的问题，即θ的最小
Linex损失及PA样本下单边截断型分布族参数函数的EB估计 (2008年)
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在Linex损失函数下，运用同分布PA样本密度函数的核估计方法，构造了一类单边截断型分布族参数函数的EB估计，并建立了它的收敛速度.在一定条件下，证明了这个收敛速度可充分接近1.
一种对称损失下Poisson分布参数倒数的Bayes估计 (2006年)
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刻度平方误差损失下巴斯卡分布参数的Bayes估计 (2007年)
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研究在刻度平方误差损失函数下，巴斯卡分布可靠度的Bayes估计及其可容许性，并给出了Bayes置信下限以及多层Bayes估计的表达式。
刻度指数族参数的经验Bayes估计收敛速度的改进* (2008年)
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非对称卡方分布，估计参数n和v的值
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程序说明 MATLAB中程序部分 x=ncx2rnd(6,8,20,1) kafangnc=project(x) 输入以上程序即可得到随机数列的n，v的估计值
p, q-对称熵损失函数下指数分布的参数估计 (2007年)
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不同损失函数下分布族参数的极小极大估计 (2013年)
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复合linex对称损失下Lomax分布参数的Bayes估计 (2013年)
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研究了在复合linex 对称损失下，两参数Lomax 分布当刻度参数已知时，其形状参数的Bayes 估计及其容许性，并给出了其多层Bayes 估计的一般形式。
一类相关线性模型参数的投影估计 (2008年)
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一类理想二次损失函数下多参数统计模型的风险估计 (2003年)
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Bunke曾讨论了一类多参数控制的线性模型在带正定“加权”矩阵的二次损失函数下，最佳线性无偏估计量的极小极大性。然而，对于相应风险中具有大估计误差的不合理加权，上述损失函数已不适用。为此，提出了一类更为理想的二次损失函数，并在此损失函数下，对相关风险进行了极小极大估计与比较。结果表明，所提出的二次损失函数是合理的、适用的。
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Linex损失下Pareto分布参数的EB估计：PA样本情形 (2011年)
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在Linex损失下，讨论了Pareto分布参数的经验Bayes（EB）估计。利用同分布PA样本下概率密度函数的核估计构造了参数的经验Bayes估计，建立了所提出经验Bayes估计的收敛速度。在一定的条件下该收敛速度可以任意接近于1.
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基于FRFT的对称三角LFMCW信号检测与参数估计
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C# 对称加密类算法
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