本文引入了对称损失函数，并求得基于该损失函数的确切可信*估计。
本文引入了对称损失函数，并求得基于该损失函数的确切可信*估计
基于预应力损失理论，建立了具有普遍意义的拟摩阻损失函数简化解析算法。
根据群体基数效用函数的加和*，用距离表示群体的损失函数，建立了资源分配群体决策的重心模型。
在二次损失函数下，研究了增长曲线模型误差方差的非齐次二次型估计的可容许*问题。
研究了寿命试验数据的模糊统计假设的贝叶斯停止判决法则，其中损失函数为试验费用和误判损失之和。
说明了在非对称的二次损失函数下，也可以采用田口玄一减小质量损失的思想：先进行稳健*设计减小波动，再进行灵敏度设计减小偏差。
在此基础上，建立了最小方差损失函数，并结合高斯牛顿预测误差方法，提出了稳定的，高*能的，在线的复频率直接估计算法。
利用所得的各阶损失函数值，可方便地确定系统的阶次、当系统噪声为有*噪声时，本方法党政*可同时确定噪声模型的阶次。
