离散时间随机场HJM型利率模型参数的联合ML估计

序贯联合检测与估计

Sequential Joint Detection and Estimation

我们考虑的问题，同时检测和估计下的顺序框架。特别是，我们感兴趣的序贯检验，区分零和备择假设，每次决定是有利于替代，他们提供了一个随机参数的估计。正如我们的分析所证明的那样，用相应的最优策略分别处理这两个子问题并不会产生最佳性能。为了享受最优性，需要在假设检验阶段考虑最优估计量。

无法联合观测变量间线性回归的自助法推断：在体内实验中的应用

Bootstrap inference for linear regression between variables that are never jointly observed: application in in vivo experiments

针对无法同时观测的变量间线性回归系数估计问题，提出基于矩和最优传输理论的估计量，并开发分层自助法构建置信区间，在小鼠体内实验中成功识别出朴素方法无法发现的生物标志物关系。

D-optimal joint best linear unbiased prediction of order statistics

In life-testing experiments, it is often of interest to predict unobserved future failure times based on observed early failure times. A point best linear unbiased predictor (BLUP) has been developed in this context by Kaminsky and Nelson (1975). In this article, we develop joint BLUPs of two future failure times based on early failure times by minimizing the determinant of the variance-covariance matrix of the predictors. The advantage of applying joint prediction is demonstrated by using a real data set. The non-existence of joint BLUPs in certain setups is also discussed.

基尼指数和福利指数变动的联合分布

On the joint distribution of variations of the Gini index and Welfare indices

本文的目的是通过使用Mergane和Lo（2013）描述的高斯场来确定基尼指数和贫困指标相互影响的渐近行为。结果给出的表现定理使用的高斯场的一维或二维功能布朗桥。这样的表示，当与那些已经可用的，导致联合渐近分布与其他感兴趣的统计，如增长，福利和不平等指数，然后，揭示有趣的结果，它们之间的相互影响。结果也适用于研究增长是否公平，这取决于不平等措施的变化。数据驱动应用程序也可用。虽然这些方差乍看起来很复杂，但在我们提供的R码的帮助下，它们的计算是可能的，这需要得到指标的置信区间。除了目前的结果，所提供的表示是有用的，与其他统计的不同。

不同疲劳阶段下关节角度的一致置信带

Uniform confidence bands for joint angles across different fatigue phases

本研究针对函数时间序列多重变点检测开发均值函数一致置信带，聚焦跳跃幅度超阈值Δ的分段，结合生物力学背景助力理解跑步运动员疲劳状态下下肢关节活动范围，为关节运动动态与疲劳关系研究提供工具。

无进展生存期和总生存期的联合建模以及相关性测量的计算

Joint modelling of progression-free and overall survival and computation of correlation measures

在本文中，我们推导出的联合分布的无进展生存和总生存的转移概率的函数在一个多状态模型。不需要对copulae或潜在事件时间进行假设，并且允许模型是非马尔可夫的。根据联合分布，然后可以计算感兴趣的统计。作为一个例子，我们提供了封闭的公式和统计推断皮尔逊的相关系数之间的无进展生存和总生存的参数框架。这个例子的灵感来自于最近的方法来量化无进展生存期（肿瘤学III期试验中常见的主要结局）与总生存期之间的依赖性。我们通过提供统计推断的方法来补充这些方法，同时在一个更简约的建模框架内工作。我们的方法是完全通用的，可以应用于其他依赖的措施。我们还讨论了非参数推理的扩展。我们的分析结果说明了使用一个大型的随机临床试验在乳腺癌。