基于比例odds模型最小次序统计量的随机比较
2016-02-10张艺馨天水师范学院数学与统计学院甘肃天水741001
张艺馨(天水师范学院 数学与统计学院,甘肃 天水 741001)
基于比例odds模型最小次序统计量的随机比较
张艺馨
(天水师范学院 数学与统计学院,甘肃 天水 741001)
在比例odds模型的框架下,对它的最小次序统计量作了随机比较,包括似然比序,失效率序和随机序.
随机序;反失效率序;似然比序;比例odds模型
1 研究背景和预备知识
近年来,次序统计量倍受国内外学者的关注,它在统计推断、拟合优度检验、可靠性理论及经济学等领域都有重要应用.若有一组随机变量X1,X2,…,Xn,可能服从相同的或不同的分布,则用Xi:n表示第i个次序统计量.很多文章对独立同分布的情形做了研究,【1-3】由于非独立同分布样本的次序统计量比较复杂,所以仅有有限的文章讨论了此种情形.[4-7]
Marshall&Olkin[8]通过生成一个参数扩展了生存函数为(x)的分布族,并且定义这族生存函数为

若独立随机变量组X1,X2,…,Xn满足

则称这组随机变量属于比例odds模型.这里就比例odds模型最小次序统计量的随机性质进行研究.
定义1设两个随机变量X和Y分别具有密度函数 f和g以及分布函数F和G.令

为相应的生存函数,则
(1)若g(x)f(x)关于x单调递增,则称X以似然比序小于Y,记作X≤lrY;
定义1中的随机序有以下包含关系:

定义2给定两个向量x=(x1,…,xn)∈ℜn和

(3)若向量x与y的每一个分量都严格大于零,且

定义2中的序有如下关系:

引理1[10]令I⊂ℜ是一个开区间,并令φ:In→ℜ连续可导.则称φ在In上是Schur-凸[Schur-凹]当且仅当φ在In上对称并对所有i≠j,

引理2[11]函数满足
当且仅当
2 结果及其证明
定理1设有两组独立非负随机变量X1,…,Xn和Y1,…,Yn,分 别 满 足 Xi~G(x;……
