Minimax线性估计中的影响度量

本文建立了度量数据对Minimax线性估计及拟合值的影响的广义方差比,Cook统计量和W—K统计量。研究了他们的性质得到了一些有用的结果。并找到了W—K统计量和相关系数的关系。     

广义V—统计量的极限性质

在文献 [1]、[2 ]、[3]的基础上 ,将 [4]中的有关结果推广到广义V—统计量的情形 ,给出了广义V—统计量的极限性质     

Monte—Carlo模拟检验法优点分析

传统检验方法在求临界值时需要知道统计量的分布，而分布往往并不能明确地得到，这就给检验带来了不便．而Monte—Carlo模拟检验法能在统计量分布不明确的情况下得到很精确的临界值．Monte—Carlo模拟检验法具有两个主要的优点，第一是对统计量的选择很自由，第二是统计量服从渐进分布而样本容量很小时，具有更高的精度．     

基于残差的非线性自回归模型的拟合优度检验

时间序列模型中,考虑误差分布的拟合优度检验是很重要的．Lee和Na（2002）考虑了在线性自回归模型下,基于残差的Bickel—Rosenblatt检验问题．他们指出了在原假设条件下,检验统计量的极限分布与利用独立同分布观测值的经典Bickel—Rosenblatt检验相同．本文主要讨论无限阶的非线性自回归模型的基于残差的Bickel—Rosenblatt检验统计量的渐近性质．我们证明了在自回归函数未知的情况下,当满足一定条件时,检验统计量的渐近性质与基于真实误差的统计量的性质相同．     

国内食品科技核心期刊的确定

本文采用载文量统计、文摘量统计和引文分析三种方法,分别统计分析了1988—1990年三年的国内食品科技期刊,得到三个核心期刊子序列表。并用加权平均的方法,综合处理三个统计结果,得出国内食品科技核心期刊17种。     

两样本对称统计量的Berry-Esseen定理

在适当的矩条件下。证明了两样本对称统计量的Berry—ESseen定理．作为该定理的推论。还得到了广义U-统计量正态逼近的速度．     

《教师教育研究》载文计量分析

以2001—2005年出版的《教师教育研究》为统计源,对其对载文量、引文量、合著率、作者群等情况进行了统计分析。     

L—统计量的非一致性收敛速度

本文研究了高阶矩条件下L—统计量的非一致性收敛速度,得到了与独立和类似的收敛速度。     

《中国药物化学杂志》（1998～2002年）文献计量学分析

利用文献计量学方法对《中国药物化学杂志)1998—2002年所发表文章和所引用文献进行了统计和分析。统计发现《药化杂志》年载文量、年引文量和引文率均有逐年递增的趋势。但引文有所老化,论文的新颖性不够。     

《东华大学学报(自然科学版)》2007—2011年基本情况分析

对2007—2011年《东华大学学报(自然科学版)》的载文量、基金论文比、各学院发文数、作者情况进行统计和定量分析.结果表明,5年间因投稿量的减少导致载文量总体呈下降趋势,基金论文比逐年上升,纺织学院和材料科学与工程学院的发稿量位居前列,作者群中研究生比例已超过60%.统计结果在一定程度上反映了学校的科研水平和研究成果,也为学报的改革和发展提供了依据.     

可识别联立方程组模型的一种参数估计方法

在可识别的条件下构造出一种线性联立方程组模型中参数估计方法.该方法具有相合性和渐近正态性,并且比二步最小二乘法计算量小.数据模拟结果表明,我们所提方法在某些方面好于间接最小二乘法,其估计精度接近于二步最小二乘法和三步最小二乘法.     

因子得分的岭估计及其相对效率

文章对正交因子分析模型中Bartlett因子得分估计的不足做了改进,损失其无偏性,减小估计的均方误差.并给出了改进后的估计与原估计的相对效率的上界。     

多元线性模型回归参数的主成分估计

在多元线性模型中, 当设计阵呈病态时, 我们可适当选择保留的主成分个数可致主成分估计比最小二乘估计有较小的均方误差.     

岭型压缩主成分估计及其性质

本文定义了一类新的降维估计，称之为岭型压缩主成分估计。证明了，当参数满足一定条件时，它比主成分估计，岭型主成分估计及最小二乘估计有较小的均方误差。     

地理加权回归模型的平稳性检验

利用最小二乘估计理论,给出了在地理加权回归模型(GWR模型)中回归关系的全局平稳性检验方法和各回归系数随空间位置变化的平稳性检验方法.     

多变量CAR模型的递推辨识

将加权最小二乘法和限定记忆两种参数估计方法相综合，给出了多变量系统带控制输入的自回归模型未知参数的递推估计算法，该估计算法是前两种估计方法在多输入多输出MIMO系统的推广。     

关于最小二乘法的参数估计问题探讨

数学建模中经常要用最小二乘法进行参数估计,本文介绍了用最小二乘法进行参数估计的原理,以及在计算机上如何估计参数.     

线性模型中回归系数的一种新估计

对于最常见的线性模型，在距离平方和最小意义下给出了回归系数的估计     

岭估计中的W—K估计量与广义相关系数

Weldsch-Kuch(1979)提出了一个度量数据对最小二乘估计影响大小的统计量。吴诗泳等讨论了这个统计量与相关系效的关系。本文提出了岭估计中的W-K统计量,建立了它与广义相关系数的关系。