二水平正交饱和设计中零效应搜索法的进一步研究

文[4]中提出的零效应搜索法是分析饱和设计的一个新的有效的方法.利用次序统计量期望的另一个性质,用零效应搜索法的思想构造出了相应的检验统计量,对此统计量的性质进行了研究.模拟结果显示,文章的检验统计量也能很好的识别出饱和设计中的显著因子,对误差方差的估计效果也很好.     

二水平正交饱和设计中零效应搜索法的推广

文[5]中提出的零效应搜索法是分析饱和设计的有效方法.一般假定 误差是服从正态分布的.零效应搜索法对于密度函数是对称分布的函数也适用,因此零效应搜索法对 t 分布也适用.由于t分布的密度函数比较复杂,无法给出统计量的具体形式,但可通过模拟来实现,通过对各种情况的模拟计算来说明零效应搜索法对t分布也适用.本文选 择自由度为3的t分布做模拟.并且在此假定下,也能很好的识别饱和设计中的显著因子,误差方差的估计也很好.     

分析正交饱和设计的零效应搜索法中s=2的研究

文[4]中方法的一个不足之处是只能适用于s≥3,即至少有2个零效应的2水平饱和设计情形,但对s≤2的情形没有进行研究.本文在文[4]的基础上解决只有一个零效应(即s=2)的情形.模拟结果显示,当只有一个零效应时,零效应搜索法也能很好的识别出饱和设计中的显著因子,且对误差方差的估计也很好.     

零成分搜索法的模拟分析

主要考察了零成分搜索法的模拟分析.首先简述了零成分搜索法的计算步骤,其次用一个模拟例子阐述了零成分搜索法的应用过程;最后模拟计算了零成分搜索法进行列显著性判断时所犯两类错误概率的大小.模拟分析结果表明,零成分搜索法不仅可以较好地识别不显著列,而且对误差方差的估计也有不错的结果.     

利用次序统计量估计指数分布的均值和方差

利用次序统计量对指数分布中的参数进行估计,进而估计其均值和方差,对方差进行分析比较。     

利用次序统计量估计指数分布的均值和方差

利用次序统计量对指数分布中的参数进行估计,进而估计其均值和方差,对方差进行分析比较。     

线性混合模型中方差分量的非负估计

在线性混合效应模型中,方差分量的非负估计问题备受关注.基于方差分量的ANOVA估计,给出了方差分量的不依赖于随机效应分布的非负改进,且改进后的估计在均方误差意义下优于ANOVA估计,有比ANO-VA估计更好的极限性质.当随机效应和随机误差都服从正态分布时,模拟显示,新估计优于ANOVA估计以及Tatsuya估计.     

基于效应量服从偏正态分布的PM法

探讨Meta分析中异质性方差和偏倚的估计以及对合并效应量的影响。在Meta分析随机效应模型中,假设各研究的效应量服从偏正态分布的基础上,基于Q统计量及其一、二阶矩,得到PM估计方程组,采用搜索法求得方程组的解,即为异质性方差和偏倚系数的估计,由此进一步得到合并效应量的估计。在实例计算中,经典的DL法计算的合并OR值为1.370 6,而提出方法计算结果为1.365 3,计算结果十分相近。基于偏正态分布的PM法,不仅估计了异质性方差,而且估计了偏倚参数,即同时考虑了异质性和偏倚对合并效应量的影响,使Meta分析模型和方法更具一般性。     

平衡套误差分量回归模型方差分量的估计

研究了含三个方差分量的平衡套误差分量回归模型,利用Baltagi提出的方差分析型估计-WK估计的方法,得到了套误差分量平衡模型中的对应估计,重点对其改进.对于随机效应和随机误差方差分量的估计,证明了所得到的改进估计在均方误差意义下一致优于按Baltagi方法导出的WK估计,最后还用截尾法给出了随机效应方差分量的正估计.     

一种基于F统计量的改进型显著误差检测方法

工业过程采集的数据的可靠性和准确度直接影响到过程控制、调度及优化等。讨论了数据校正的原理及应用,分析了显著误差检测的意义以及显著误差检测的基本原理。在对两种传统的基于统计量的显著误差检测法讨论的基础上,提出了一种基于F统计量的NT-MT显著误差检测方法。该方法将两种传统方法运用其中,仿真结果表明,基于F统计量的改进NT-MT方法给出了很好的检测效果,对显著误差的灵敏度很高。     

钻井液流变参数的非线性最小二乘估计算法

钻井液流变模式的参数估计问题大多使用线性回归方法求解,然而,线性回归方法改变了测量误差的统计特征,使得所得到的流变参数估计不具有无偏性和方差最小等特点.针对3种非线性流变方程(幂律模式、赫巴模式和卡森模式)的特点,分别提出了非线性最小二乘估计的新算法.该算法不需要人工给定迭代初始值,迭代过程稳定收敛到最小点,不会陷入极小点陷阱,存储需求小,收敛速度很快,所得到的流变参数估计具有拟合残差近似无偏性和方差几乎最小的优良统计特征.大量的实际钻井液算例表明,新方法具有比线性回归方法更小的拟合方差,拟合残差统计特性优于线性回归方法.     

一类含随机效应生长曲线模型的谱分解估计

对于含随机效应的生长曲线模型,当随机效应阵D和误差阵R为数乘单位矩阵时,利用向量化算法把模型转化为含两个方差分量的混合效应模型,利用谱分解法能够同时得到模型的固定效应和随机效应的谱分解估计,并给出了估计的性质.     

满意估计中极点与误差方差指标的相容性

对一类连续线性随机系统的估计问题 ,研究了与圆形极点指标相容的误差状态方差上界指标的取值范围 ,从而给出直接判定方差上界指标与极点指标相容的一个充分条件。将与极点指标相容的误差方差指标的取值范围、极点指标和相容误差方差指标约束下满意估计的求解 ,化成LMI的可行解问题 ,后者可以借助Matlab LMI处理。用算例对结论作了说明     

基于动态Allan方差的MEMS惯性测量单元的性能评价

为了对受温度等外界环境影响下的MEMS惯性测量单元进行性能评估,针对经典Allan方差法不能反映各喷性器件的时变特陛的缺陷,提出了采用动态Allan方差（DAVAR）法对MEMS陀螺仪和加速度计进行随机误差项的辨识和时变特性分析．经典Allan方差法和DAVAR法的随机误差辨识结果和仿真结果表明：在随机误差辨识方面,DAVAR法相比经典Allan方差法的辨识结果更为准确;在变温环境下,DAVAR法的仿真结果还能够反映出惯性器件输出信号受温度变化等环境影响下的时变特性,DAVAR法能够对MEMS惯性测量单元进行准确评价．     

概化理论偏态分布数据方差分量标准误估计

利用 GH 分布性质,采用 Monte Carlo 数据模拟技术,模拟生成一定偏度的偏态分布数据,运用Traditional方法、Jackknife方法、Bootstrap方法和MCMC方法估计概化理论偏态分布数据的方差分量标准误,探讨了数据的不同偏度对概化理论方差分量标准误估计的影响.研究结果显示: Jackknife 方法估计偏态分布数据的方差分量标准误性能较差, Traditional和MCMC方法尚可, Bootstrap方法标准误偏差相对较小,且偏态分布数据的偏度对概化理论方差分量标准误估计有影响, Bootstrap方法对于偏态分布数据表现出良好的“适应性”,偏度对其影响较小.     

扩展空间自相关法用于线性阵列时加权拟合问题研究

针对扩展空间自相关法拟合问题,分析了系统误差和方差这两种加权因素,讨论了它们对估算相速度的影响。实验采用10个台站组成的线形阵列。结果表明:有无根据系统误差加权拟合,相速度差别较大;有无根据方差加权拟合,相速度差别较小,但个别值有明显改变;加权前后得到的频散曲线有明显差别。应用扩展空间自相关法时,必须根据系统误差和方差确定合理权值,才能更准确估算相速度。     

纵向污染数据回归模型中污染源密度的估计

研究了带有重复观测的线性回归模型中响应变量在受到另一随机变量序列污染时,污染源分布密度的估计问题.在较一般的条件下,对于纵向污染数据,构造了污染数据线性回归模型的参数和污染源密度的估计方法,并且证明构造的密度估计具有L2收敛性.由于在估计方法中无需假定误差方差,因此,所构造的估计方法更符合实际应用情况.     

GPS卫星钟差分析、建模及仿真

卫星钟差是卫星导航系统中的一项重要误差源,本文根据IGS观测数据分析GPS卫星铷钟和铯钟的噪声特性,并对星钟误差进行建模和仿真.首先采用修正Allan方差表征和分析了GPS卫星上不同种类原子钟随机噪声的时域特性;然后基于最小二乘分段拟合确定了卫星钟差确定性分量的时差、频差、线性频漂参数值;对于多项式拟合后的残差部分,利用随机噪声幂律谱模型建立了随机性分量误差模型;最后利用修正Allan方差反演的方法模拟产生了各噪声分量的独立随机序列并进行合成;对合成序列与原始数据进行了对比分析以验证本文所提出建模与仿真方法的正确性.     

定点FFT的有限字长效应分析

目的 以ＴＭＳ３２０Ｃ６２ｘ为例,针对定点快速傅里叶变换（ＦＦＴ）进行研究。方法借助复平面单位圆,对采用原码截断算法的字长误差进行理论分析,对原码、补码格式下截断与舍入算法进行仿真比较;并讨论噪声对字长误差的影响。结果 对线性相位信号作ｒ级ＦＦＴ运算时,原码截断算法产生的有限字长误差会使频域输出绝对值减小,其误差均值和方差都与ｒ成线性关系;对信号加入适当的白噪声,误差的均值会明显降低。结论 ＴＭＳ     

非线形模型方差的贝叶斯估计

 在均方误差的条件下,系统地研究了非线形模型方差的贝叶斯估计,提出了共轭和无先验信息的最佳贝叶斯估计和最佳无偏贝叶斯估计以及方差的最佳条件无偏贝叶斯估计.还提出了带有共轭和无先验信息的方差的极大后验估计,最后用一个简单的例子来说明上述结论的可行性.