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Browsing by Author "PENG NAN-FU"

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    K-階段交換過程的一些定理和應用
    (1998)
    彭南夫
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    PENG NAN-FU
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    交通大學統計研究所
    我們提供一個新模式，這包含了K 階段馬可夫鍊，每一階段具獨立指數分佈時間，這新的過程不一必具有馬可夫性質。我們的目標是利用其鑲入馬可夫過程的固定機率來求此新過程的極限固定機率，這可應用到馬可夫排隊加入破壞因子，人口過程加入災害因子，及以此來近似任何一個非齊次的過程。
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    M/G/s排隊系統的極限機率解析解
    (2001)
    彭南夫
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    PENG NAN-FU
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    交通大學統計學研究所
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    一個最佳化的問題
    (1997)
    彭南夫
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    PENG NAN-FU
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    交通大學統計研究所
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    以普松過程轉換分析長期追蹤交替資料
    (2005)
    彭南夫
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    PENG NAN-FU
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    國立交通大學統計學研究所
    在公共衛生領域中 , 我們常可見二項交替長期追蹤資料 . 我們在此計劃中 , 引 進一種模型 , 將觀察值 「是」或 「非」轉為 」1」 與 」0」 . 此觀察值Y(t) 完全由一個隱 藏的強度參數為λ 的普松過程 N(t) 所決定 . 此轉換是多對二 . 對於λ , 我們引進共變 數, ,L 1 2 x x , 經由對數線性函數決定λ . 本計劃之目的在求最大概式估計 . 我們會將此 模型推廣到非齊次普松過程及多重交替長期追蹤資料 . 一個極有效的數值近似方法也 會被引進 . 電腦模擬實驗也會施行.
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    以隨機環境馬可夫鍊模型來分析股票價值的短期趨勢
    (2007)
    彭南夫
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    PENG NAN-FU
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    國立交通大學統計學研究所
    我們以隨機環境馬可夫鍊模型 , 來分析股票價值的短期趨勢 . 首先 , 我們假設 股票價值是一個幾何布朗運動 . 給定此布朗運動 , 股票短期趨勢是一個二狀態馬可 夫鍊 . 我們的目標是 , 尋找此馬可夫鍊的轉移機率的有限時間機率分佈 , 與極限機 率的機率分佈 . 同時我們也探討一些推廣 .
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    半馬可夫過程的弱可結合性
    (1993)
    彭南夫
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    PENG NAN-FU
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    交通大學應用數學系
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    女孩發育期分級的統計分析
    (2003)
    彭南夫
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    PENG NAN-FU
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    國立交通大學統計學研究所
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    戒菸期的傾向---一個馬可夫的方法
    (2009)
    彭南夫
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    PENG NAN-FU
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    國立交通大學統計學研究所
    在戒菸實驗中，我們常會觀察到參與者有多重離散型的階段。過去已有一些關於此的長期資料分析，我們也可假設這些資料具有馬可夫的性質。參與實驗者常會有驅向某一階段的傾向，我們用對數轉換傾向參數模型，提出別於二元的新的模型與方法，做出估計與檢定的問題。這些新的模型與方法將用於戒菸實驗的數據。我們也會做模擬實驗。
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    有限個數的i.i.d. Weibull分布隨機變數之和的機率分布函數的近似值
    (2004)
    彭南夫
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    PENG NAN-FU
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    國立交通大學統計學研究所
    我們的目的 , 是要找 有限的i.i.d. Weibull 分佈隨機變數之和 的機率分佈函數 的近似值 . 如果用Edgeworth 近似法 , 則由於它的不對稱性使得效果不好 . 因此 , 我們要找一個簡單 , 優美且準確的近似法 . 我們已找到一個 , 且由數值計算得知效果很好 . 剩下來的部分是理論的證明 .
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    環境變遷下的系統可靠度
    (2002)
    彭南夫
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    PENG NAN-FU
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    交通大學統計學研究所
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    運用M/G/s隊伍以分析一個網路系統
    (2006)
    彭南夫
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    PENG NAN-FU
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    國立交通大學統計學研究所
    這個研究計劃考慮一個遠傳通訊的問題 , 一個需要用排隊模型與理論來解決 的問題 . 這個模型要求服務前需存款 , 服務中要扣款 . 當存款用光時 , 服務會 中止 . 我們的問題是 , 當服務中止時 , 有多少尚在服進行中的服務被中斷 ? 這 被中斷的個數是隨機的 , 且對系統管理非常重要 . 對它的瞭解是對系統管理的設 計十分有幫助 , 能把損失降到最低 . 最後我們做兩種推廣 . 一是 , 每次扣款是 扣K 元到使者的次帳戶 , 扣多了退款 , 不夠時又再扣K 元 , 以此類推 .二是 , 我們把服務時間 , 從指數分配改為一般分配 . 因此我們需要大量的數值計算 .
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    非齊次馬可夫鍊的轉換機率
    (2000)
    彭南夫
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    PENG NAN-FU
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    國立交通大學統計學研究所