非参数趋势项时间序列自协方差函数的变点检测

本文主要考虑带有非参数趋势项时间序列的自协方差函数的变点检测问题.本文采用局部多项式对趋势项进行拟合,并对去除趋势项后的时间序列,通过累积和(CUSUM)统计量进行变点分析.在GMC条件及一些正则性假设下,我们讨论了检验统计量在原假设和备择假设下的渐近性质及检验的相合性.实证方面,我们运用0-5阶的局部多项式分别对带有AR(1)误差的模型进行估计,并进行变点检测.通过检验水平和经验功效的比较分析,验证了有限样本下检验方法的有效性.     

基于Wild Bootstrap 非参数方法的AR模型线性检验

介绍了AR模型线性的非参数核检验统计量,并对检验统计量进行了检验水平和检验势的Wild Bootstrap模拟.模拟结果显示,非参数核检验统计量的Wild Bootstrap检验稳健性和可靠性都比渐近检验高,TAR与双线性AR模型比其他3种AR的检验势高.     

基于AR和TAR模型的变点问题分析

在正态分布下,Perreault等刻画了水文时间序列4种情形的变点问题,但没有利用到具体的模型.本文设定自回归(AR)和门限自回归(TAR)模型对应均值的变化,利用贝叶斯推断法,完成这4种情形下变点问题的分析.模拟实验的结果比较理想.     

基于AR模型的Kalman语音增强算法

针对AR模型参数估计的精度不高和无法解决谐波噪声等问题,结合Kalman滤波对语音增强算法进行改进,提出了基于AR模型的Kalman语音增强算法,AR模型的Kalman语音增强算法主要对数据进行预处理,剔除奇异点,然后建立AR模型,求出模型的输出的卡尔曼滤波。实验结果表明,AR模型的参数估计精度得到了较大提高,语音增强效果较好。     

关于股票数据波动性的多变点研究

目前对金融时间序列模型结构变化问题主要集中于对单变点的研究,但在许多情况下,金融数据可能出现多个变点,因此,对实际问题的研究需要检验多变点的存在,需要对变点的个数以及变点发生的时刻作出估计.本文讨论了股票数据均值的多变点检验问题.在原假设下给出统计量的极限分布及渐近临界值的解析表达式.并且在递归检验的过程中同时得到变点时刻与变点个数估计.最后用实例分析说明了方法的有效性.     

长记忆时间序列均值变点的比率检验

本文基于两种比率方法研究了长记忆时间序列均值变点的检验问题,在无变点原假设下推导出了检验统计量的极限分布,在备择假设下证明了检验方法的一致性.由于检验统计量的极限分布依赖未知的长记忆参数,还提出了一种避免估计长记忆参数的Sieve AR Bootstrap方法来近似计算检验统计量的临界值,数值模拟结果表明提出的检验方法具有较好的检验效果.最后通过分析一组尼罗河年径流量数据说明了方法的可行性.     

一类面板模型中部分结构变点的检测和估计

给出了解决面板回归模型中存在未知部分结构变点时的检测、估计和推断问题的新方法,得到了结构变点的相合估计及渐近分布。基于最小二乘方法构造全局最小残差平方和,并用于检测结构变点。该方法适用于纯结构变点模型和部分结构变点模型,并且即使面板数据只有很少的个体,估计的相合性也可保证。Monte Carlo模拟结果验证了理论的正确性。基于中国股票市场上参与股改的404家工业企业的实证研究表明:应首先检测结构变点是否存在,然后才能分析解释数据;忽略检测结构变点会产生有偏估计,甚至出现伪回归。     

m维AR(1)模型的统计诊断

目的基于统计诊断的影响分析,对m维AR(1)模型的数据点进行了影响分析。方法基于数据删除模型,同时引入广义Cook距离。结果得到二维AR(1)模型的参数估计诊断公式,给出了Cook统计量的计算公式。结论对m维AR(1)模型进行了初步的统计诊断。     

基于AR(1)的多个结构突变点的面板单位根检验

讨论了在AR(1)面板数据模型中,其个体效应上存在多个结构突变点的单位根检验问题.首先通过构造虚拟变量建立模型,假设模型中误差项为序列相关,得到模型的单位根检验统计量;然后在时间维度T有限横截面维度N无穷时得到统计量的渐近分布;最后利用蒙特卡洛模拟验证检验结果并进行实证分析,对中原经济区的宏观经济变量GDP进行单位根检验,结果表明考虑两个结构突变点后的GDP数据是平稳的.     

最小二乘法对多变点检验的性能研究

给出了衡量最小二乘法识别多变点能力的方法,模拟研究了最小二乘法对不同数据生成过程的多变点检测效果,指出了最小二乘法的适用性,最后应用最小二乘法检测了中国主要经济部门的GDP变点.     

Multiple change-points estimation of moving-average processes under dependence assumptions

In this paper, some results of convergence for a least-square estimator in the problem of multiple change-points estimation are presented and the moving-average processes of ρ-mixing sequence in the mean shifts are discussed. When the number of change points is known, the consistency of change-points estimator is derived. When the number of changes is unknown, the consistency of the change-points number and the change-points estimator by penalized least-squares method are obtained. The results are also true for φ-mixing, α-mixing, associated and negative associated sequences under suitable conditions.     

GARCH(1,1)模型参数的多变点检验

研究广义自回归条件异方差(GARCH)模型的多变点检验问题.基于残量累积和(RCUSUM)构造拟似然比检验统计量,对GARCH(1,1)模型中变点的个数和位置都未知的多变点进行检验.在上述过程中同时得到变点个数与位置的估计,并且证明了变点个数估计的一致性.数值模拟表明文中的方法是有效的.     

铰链四杆变点机构在变点位置的运动分析及其构形

对铰链四杆变点机构的变点位置进行讨论,并对其变点位置进行运动分析,进而得出铰链四杆变点机构通过变点位置后可能产生的构形.     

水文时间序列变点识别的一种稳健方法

针对目前水文时间序列变点识别研究中忽略了方法的稳健性,未能充分考虑异常值的影响的不足,提出了利用一种高度稳健的高斯混合密度分解算法来识别水文时间序列中的变点,并以此来研究水文时间序列均值的突变该方法的核心是根据观测到的资料,通过逐步挖掘服从不同正态分布的时间序列分支,将均值变点的识别问题转化为混合正态密度的聚类问题,从而达到估计变点的位置以及自动获得变点的数目估计的目的实例计算结果表明,该方法对含有噪声的时间序列数据,仍能准确识别变点的位置,较好地解决了水文序列变点识别的稳健性问题．     

突发交通事件非参数诊断的变点统计方法

针对智能运输系统(ITS)项目的开发，建立了突发交通事件非线性、非参数诊断的变点统计方法．依据交通流理论，结合均值交点模型，对变点搜索的最小二乘法和局部比较法进行了阐述．利用英国南安普敦市的实际数据对上述两种算法进行了标定，并给出模型应用的实例验证了方法的有效性．     

对JTGE40—2007中CBR试验的探讨

对JTGE40—2007《公路土工试验规程》中CBR试验的试验标准、控制方法、结果应用进行了探讨,并对试验操作过程中存在的问题进行了分析。     

浅谈假设检验在体育统计中的应用

介绍假设检验在体育检测中的应用,如何正确使用假设检验,以提高体育统计应用水平。     

国内英语测试信度与效度研究述评

文章评述了过去11年（1998-2008年）刊登在国内主要外语类期刊上有关英语测试信度和效度的重要研究,通过对所检索到符合标准的20篇文章分析得知：（1）在过去11年间,该研究总体上呈上升趋势,2006年达到巅峰;（2）研究内容多样化,但欠均衡;（3）测试的效度研究比较全面,测试的信度研究层面不足;4）研究方法多样化且科学合理。并在此基础上提出未来的研究建议。     

纺织资源管理系统软件测试的设计与实现

文章介绍了软件测试的基本原则,按照软件测试的基本理论和方法,针对纺织资源管理系统的结构特点,制定了该系统的测试策略,并采用边界测试、功能测试和回归测试等测试方法对系统进行了全面的测试,取得了显著的测试效果。     

临汾市气象要素的均一性检验

对临汾市1976年～2008年的7个气象要素进行了均一性检验,结果表明:降水、地温、水汽压未通过正态检验;日照通过了标准正态均一性检验SNHT;气温、气压和相对湿度检测出间断点.t检验和SNHT检验的结果不完全一致.更换仪器和迁站是间断点出现的主要原因.