陈杰;约瑟夫·格拉兹 离散扫描统计的分布和矩的近似值。 （英语） Zbl 0941.62019号 Glaz，Joseph（编辑）等人，《扫描统计和应用》。波士顿：Birkhäuser。工业和技术统计。27-66 (1999). 小结：设（X_1，\dots，X_N）是一个独立且同分布的非负整值随机变量序列。对于（2），考虑（m）个连续观测值的移动和。离散扫描统计被定义为这些移动和的最大值。根据所有观察结果的总和，我们将此扫描统计称为条件扫描统计。我们回顾了条件和非条件离散扫描统计量分布的近似值。此外，还导出了扫描统计量的分布、期望大小和标准偏差的新近似值。给出了数值结果和仿真研究，以评估这些近似的性能。设\（X_{i，j}\），\（1\leqi\leqN_1\），\（1\Leqj\leqN2\）是一个独立且同分布的非负整值随机变量序列。观察值\（X_{i，j}\）表示在\（i，j）\）位置发生的事件数。对于\（2\leq m_i\leq N_i\），\（i=1,2\），二维离散扫描统计定义为任何\（m_1\次m_2）连续矩形窗口中的最大事件数。我们回顾了二维离散扫描统计分布的近似。基于这些近似，我们导出了扫描统计的预期大小和标准偏差的精确近似。给出了数值结果和仿真研究，以评估这些近似的性能。有关整个系列，请参见[Zbl 0919.00015号]. 引用于6文件 MSC公司： 62E17型 统计分布的近似值（非共鸣） 62E20型 统计学中的渐近分布理论 2005年第62季度 统计表 关键词：复合泊松近似;扫描统计信息的预期大小;广义运行;多次扫描统计;产品类型近似值;扫描统计的标准偏差;二维扫描统计;随机性测试 软件：AS 159标准 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{J.Chen}和\textit{J.Glaz}，in：扫描统计和应用程序。波士顿：Birkhäuser。27-66（1999；Zbl 0941.62019）