单侧检验中假设的提法研究

在单侧检验中,有时由于交换原假设与备择假设,会得到两个不同的假设检验结果.因此,先从理论上对检验结果进行分析,然后结合实例来阐述建立原假设和备择假设的一些方法.     

不等式假设的似然比检验

本文给出用似然比检验不等式假设的一种方法.当假设由一组不等式给定时,不能应用Wilks的关于极大似然比(MLR)的极限分布去检验.本文采用一种方法,使得Wilks的关于似然比的极限分布的结论仍可用于检验此类假设.我们通过将上述复合假设分成若干个较简单的子假设以达到检验的目的.以前,这种假设都用x2-统计量来检验.与之相比,我们的检验统计量简单,计算量小.通过对两种检验的功效比较可知,绝大多数情况下,我们的检验有较大的功效.在一个正态分布的例子中我们给出了检验的具体结果及模拟比较结果.     

分布对称中心的U检验方法

基于构造U统计量提出了检验对称随机变量分布对称中心的一种新的检验统计量,获得了该检验统计量在原假设与备择假设下的极限分布,并用Bootstrap方法来获得检验拒绝域的临界值,对几类重要对称分布下该检验统计量的检验功效进行了比较,说明了该检验统计量的优良性.     

计量模型中的假设检验

在建立计量经济模型时,关于研究对象的总体特征所做的种种“假设”要进行判断,这就是假设检验,这种检验一般分为两种:可检验的假设和保持假设,可检验的假设分为“参数假设”和“统计假设”,判断参数假设是否成立的检验,称为“参数检验”;判断统计假设是否成立的检验,称为“统计检验”,假设检验的一些常用方法,大多数与正态分布直接相联系,假设检验是用概率和数理统计的方法,按一定的规则和程序进行的.     

面板数据均值渐变变点的Ratio检验

为解决时间序列因观测时间较短而难以确定变点的问题，通过分析独立同分布序列面板数据，对其均值的渐变变点进行检验.假设面板数据中每条时间序列的均值在同一时刻发生变化，提出Ratio检验统计量，并分别在原假设与备择假设下给出检验统计量的极限性质.数值模拟结果表明，面板数据的检验效果优于单条时间序列，实例分析也验证了该方法的有效性与实用性.     

基于MCMC算法的贝叶斯面板单位根检验

针对面板单位根检验存在检验势不稳定和原假设设置主观选择的问题,提出基于面板数据分位自回归模型,选择非对称Laplace分布的似然函数对模型进行贝叶斯分位回归分析.结合参数的完全条件分布设计MCMC抽样算法,进行贝叶斯分位单位根检验,并利用Monte Carlo模拟实验研究了贝叶斯分位单位根检验的有效性与可行性.研究结果表明,基于面板数据分位自回归模型的贝叶斯单位根检验方法解决了检验势不稳定以及原假设主观设置的问题,能够给出更全面稳健的单位根检验判断.     

智慧城市建设影响因素对目标绩效的作用机理

以国内外智慧城市建设的研究文献为数据来源,采用定性分析与定量检验的方法对智慧城市建设影响因素、建设行为与建设目标绩效等进行研究,构建了三者间的理论模型,提出了对应的研究假设.在此基础上,开发了智慧城市建设影响因素与建设目标绩效量表,通过小样本预测试对测量题项进行净化与信度检验,采用探索性因子对其进行分析修改和完善.通过问卷设计与调查对量表进行验证性因子分析,并且对理论模型与研究假设进行了实证检验.最后,对主要研究结论进行了总结,并且根据研究结果提出了相应的建议.     

具有边界条件线性假设的检验问题

对于正态线性模型的一般线性假设,讨论了实际中经常遇到的具有边界条件的线性假设的检验问题,利用几何投影工具得到了检验统计量.该方法比一般的代数方法要简单.     

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.     

中国国债市场弱有效性检验

现代金融学大厦是建立在有效市场假说(EMH)基础之上的,主流的金融工具及衍生产品定价均是以EMH为前提假设,指数型基金的发展更是直接得益于有效市场假说的广泛推广.因此,对有效市场假说(EMH)进行实证检验具有重要的理论意义和实践意义,我国目前对EMH的检验主要集中在股票市场,对债券市场有效性的检验较为少见.运用游程检验和方差比检验2种方法,首次对我国国债市场的弱有效性进行了检验.结果显示,就日和周收益率而言,市场存在自相关,可以拒绝随机行走假设,不具备弱有效特征.在时间跨度更长的月收益率序列中,则无法拒绝随机行走的假设.     

经验过程在阿基米德Copula拟合优度检验中的应用

针对阿基米德Copula所特有的变量可交换性,提出了一种基于经验Copula过程的新拟合优度检验方法。不同于一般的Copula拟合优度检验,该方法在选择最优的阿基米德Copula时具有良好的效果。     

物质点法在爆轰波碰撞炸药猛度试验中应用

使用常规有限元法对炸药爆轰过程进行数值计算时,网格大尺度畸变,往往导致求解精度低,甚至求解失败的情况.采用同时兼顾拉格朗日方法和欧拉方法优点的物质点法(MPM)对爆轰波碰撞炸药猛度试验进行数值计算,得出爆轰波碰撞过程及其在铅柱中传播的应力、应变分布.与试验结果进行对比得知,铅柱压缩误差仅为0.17%.由此验证了物质点法在炸药猛度试验应用中的准确性,为爆轰波传播、碰撞过程分析及炸药猛度测试提供了一种新方法.     

基于增强现实的混凝土坍落扩展度测量

坍落扩展度是评价自密实混凝土工作性能的重要指标。该文提出了一种基于增强现实技术和智能手机平台的混凝土坍落扩展度测量方法。首先在扩展后的混凝土旁放置预定义标识;然后用手机的摄像头拍摄自密实混凝土的图像;接下来用图像处理技术求解手机与标识所在平面的相对位置;最后由用户在手机屏幕上指定需要测量线段的始末位置,进而计算出线段的实际距离。通过一系列坍落扩展度试验对该文方法进行了验证。试验结果表明:该文方法可以准确测量两点间的距离,测量结果与传统结果一致,适用于SCC坍落扩展度测量,是一种简便、实用的测量工具。     

径流式有叶涡轮流量特性预测及试验研究

介绍一般的涡轮流量计算方法,分析其不足之处.在此基础上,经考察涡轮流道上各种气体状态参数间的关系,提出一种通过联立方程预测涡轮流量特性的方法,并给出了该方法的求解过程.用该方法与涡轮台架试验相结合确定了流量系数随工况的变化关系,利用这种关系预测了几个径流式有叶涡轮的流量特性.试验表明,该方法是可行的,并且有较高的准确性.     

面向事故分析的车身关键参数数值模拟计算

汽车碰撞事故再现方法中常用的动量/能量和变形/能量分析方法需要对所涉及车辆的部分参数(如恢复系数和刚度系数)进行确定,传统的参数确定方法需要通过多次实车碰撞试验进行统计分析计算,具有周期长、成本高等缺陷,不适应目前多品种小批量的生产方式.据此,提出利用被试验验证的整车有限元模型对上述参数进行多种速度下的数值模拟计算,并将模拟试验得到的恢复系数应用于一起真实碰撞事故的分析,结果验证了该参数的可靠性及该方法的可行性.     

Manson方法用于国产材料的考查和修正

将7种国产金属材料的低循环疲劳试验结果与Manson提出的2种予测寿命方法——四点法和通用斜率法——进行了比较。指出,对多数材料,予测值大于试验值,并且,误差随总应变范围的加大而加大。予测偏于危险,值得使用这2种方法者注意。此外还针对7种材料,建议了一种四点法修正方案,以为应用和进一步研究的参考。     

基于侵深公式的弹冲击混凝土目标的计算方法

为利用终态侵深公式得到弹冲击混凝土目标过程中的瞬态量,根据实验现象及测试结果,借鉴Young氏方法的思路,提出一种"线性加速度模型"计算方法.利用该方法对侵彻弹冲击多层混凝土薄靶板及半无限厚混凝土目标分别进行了计算,并与前人的计算方法进行了对比.结果表明,该方法计算所得结果与实验结果一致,可为防护工程或武器设计提供理论和方法的参考.     

桩基荷载传递参数的统计特性

针对工程中常用的双曲线荷载传递函数，以上海地区不同场地的7根有实测桩身轴力分布的试桩资料、12根无实测轴力分布的单桩静载荷试验以及上海青浦某场地75根工程桩试桩资料为基础，对荷载传递函数参数a、b取值进行统计分析，研究了在不同土层中桩基荷载传递参数的变异性.研究表明，参数a、b反分析所得的均值与实测值较为接近，a、b之间呈负相关.相比地基土的常规物理力学性质指标，荷载传递参数a和b的离散度较大.柯尔莫哥洛夫 斯米诺夫(Kolmogorov Smirnov,K S)检验的结果表明，参数a、b不拒绝正态分布.     

混凝土强度及疲劳寿命试验样本容量分析

根据样本容量理论，提出确定混凝土强度和疲劳寿命试验所需最少试件数量的方法。通过对29组486个试验数据进行算例分析，给出试件数量与试验置信水平、变异系数及相对误差的数量关系，表明在混凝土强度及疲劳寿命试验中科学合理地确定试件数量对降低误差的重要性，并由此提出对现有规范的修改建议。结果证明：相同条件下混凝土低周疲劳比高周疲劳试验所需试件数量要多。同时也为相关科学试验设计提供了简单实用的方法。     

单桩极限承载力的神经网络预测

利用BP神经网络较强的非线性映射能力和学习功能，建立了单桩竖向极限承载力预测的人工神经网络模型．该模型依据实测静力触探资料建模，通过静载荷试验成果的学习与预测检验，证明其预测精度良好、适用性强，验证了神经网络方法的可行性，因而具有较大的工程实用价值．