【摘 要】
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Copula在近30年来越来越受到统计学界的关注,缘于他在处理随机变量相关性问题上的灵活与强大。Abe Sklar（1959）第一次在数理统计领域中提出了copula,并给出了著名的Sklar定理。随后Schweizer, Wolff（1981）讨论了copula的同变性,使得copula模型的构建可以不再严格依赖于边际分布,而只依赖于随机变量的秩。这大大简化了copula模型的建立,基于样本秩衍
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Copula在近30年来越来越受到统计学界的关注,缘于他在处理随机变量相关性问题上的灵活与强大。Abe Sklar（1959）第一次在数理统计领域中提出了copula,并给出了著名的Sklar定理。随后Schweizer, Wolff（1981）讨论了copula的同变性,使得copula模型的构建可以不再严格依赖于边际分布,而只依赖于随机变量的秩。这大大简化了copula模型的建立,基于样本秩衍生出来的一些统计量,Genest等人在基于Archimedean copula的范围内,做了相当的工作。Genest Rivest（1993）给出了基于Kendall r的矩估计方法,随后Oakes（1994）, Genest, Ghoudi, Rivest（1995）也给出了伪似然的半参数估计方法。为了提高模型的灵活性,Johnson et al（1993）讨论了混合参数的copula的方法,将参数视为随机变量来构建模型,在Chen（2006）中,又提出了一种分割样本构建Copula模型的方法。这些方法都大大提高了copula模型的灵活性,本文受此启发,提出了一种新的copula构建模型。在模型中,参数依然被视为随机变量,并假设与边际总体相关,提出了参数与边际总体的二维分布假设,建立了基于参数与边际相关的混合copula。
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榕属植物Ficus Linn.（Moraceae）,大约有750种,因生境的多样化和榕-榕小蜂复杂的协同进化历史,使其成为分类学中非常棘手的类群。DNA条形码有望对榕属植物的鉴定带来新的曙光,但尚需筛选评估候选DNA片段。本研究针对榕属植物63种,228个样本,基于5个叶绿体基因片段（rbcL,matK,trnH-psbA,psbK-psbⅠ,atpF-atpH）和1个核基因片段（ITS）,计算了
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本文主要考虑误差服从对称分布时关于总体均值的自适应估计方法。关于总体均值估计常用的方法有样本均值和样本中位数,但样本均值在含有异常值或者误差分布厚尾的情形不具有稳健性；另一种常用估计是样本中位数,它虽然能克服样本均值的不稳健的缺点,但是却达不到样本均值的估计效率。注意到样本均值和样本中位数的目标函数都是误差的偶函数。基于这些事实,本文直接利用模型误差服从对称分布的假设构造新的估计总体均值的方法并在
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扩散是影响种群更新、群落动态乃至生态系统功能的重要过程。种群历史的扩散模式和重要影响因素可以通过当今种群的遗传分布格局来推断。榕与榕小蜂共生体系是目前所熟知的最严格的共生体系之一,对榕种群扩散模式的研究不但可以了解榕植物种群的扩散机制,为物种种群的动态研究提供理论基础,而且能够为共生体系的进化关系研究提供参考。本研究开发了11对薜荔微卫星多态引物（SSR）,并将其中8对用于分析我国东部8个省69个
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