心理狀態(tài)數的統(tǒng)計分析方法.pdf

1、心理狀態(tài)數可以反映實際工作者在工作要求下的操作技術水平。在評價一個工作者的技術水平時，一般通過衡量其結果與要求標準之間的差異大小來進行判斷，如果差異值過大或者超過某一值時，則認定該結果效果較差或判為不合格。在偏差自然地服從正態(tài)分布的基礎上，出于對結果的需求，即某種心理狀態(tài)作用，偏差的分布更傾向于工作者的需要而不再服從正態(tài)分布，進而形成一種偏態(tài)分布。在人為因素影響的工作環(huán)境，該分布相對于正態(tài)分布更具有應用價值。
　　本文首先對心理狀

2、態(tài)數以及偏態(tài)分布的產生背景及其發(fā)展進行了闡述。參考前人的研究成果，對兩參數偏態(tài)分布的分布性質及數字特征進行了考察。結合其性質，運用了幾種矩估計和極大似然估計方法對參數進行了估計，同時列出了前人的一些 Bayes估計方法。通過Monte Carlo模擬對所有的方法進行了比較。由此得出：本人給出的兩種矩估計方法在不同情況下均有更好的效果。隨后給出了參數的區(qū)間估計，討論了卡方分布與中心極限定理下的在不同環(huán)境狀況下對于區(qū)間長度的影響。
　

3、　其次提出了三參數偏態(tài)分布下的統(tǒng)計分析方法，給出了極大似然估計與兩種矩估計得出的結果及其比較，極大似然估計在給出的樣本數量較大時效果更好。
　　在考慮到兩參數偏態(tài)分布的正負偏差的方差其實并不是相等的情況下，引入了參數θ，表示為正負偏差的標準差的比值，給出三參數廣義偏態(tài)分布，運用了矩估計和極大似然估計對參數進行了估計，控制變量在Monte Carlo模擬下得到，極大似然估計對參數θ，c的擬合效果較好，矩估計對參數σ的擬合效果較好。<

4、br>　　進一步，引入位置參數μ，給出四參數廣義偏態(tài)分布下的統(tǒng)計分析方法，運用極大似然估計的方法對參數進行了估計，并通過Monte Carlo模擬得出該方法對參數的擬合效果。
　　給出了兩參數偏態(tài)分布SN(σ21,σ22)的統(tǒng)計分析方法，區(qū)別于三參數廣義偏態(tài)分布，此處將給出正值偏差與負值偏差的方差值替代心理狀態(tài)數c進行考察。結合現有文獻中的研究方法，給出了一種新的矩估計方法（方法三），通過Monte Carlo模擬比較，該方法參數