离散随机系统非脆弱满意估计器的设计

基于线性矩阵不等式(linear matrix inequality)方法研究了离散不确定随机系统非脆弱满意鲁棒估计器的设计问题,分析了误差方差和极点指标的相容性,得到了与极点相容的稳态误差方差的上界,在所给指标相容时,通过求解一组线性矩阵不等式得到满意的估计器参数,使误差系统在模型和估计器参数都发生摄动时仍能满足期望的稳态误差方差和圆形极点指标,算例说明该文方法的有效性。     

基于G-Q的K-S异方差检验方法

在异方差线性回归模型中,G-Q检验是常用的方法,但G-Q检验通常适用于一元线性回归模型中,且有适用条件;而在多元线性回归模型中,G-Q检验也不是一个有效的异方差检验方法。针对G-Q检验的局限性,文章基于G-Q检验的基本思想,采用非参数Kolmogorov-Smirnov检验对线性回归模型进行异方差检验。通过大量数值模拟和实证分析,结果表明该方法具有一定的可行性和可靠性。     

投资组合风险价值分解方法研究

提出了两种分别对组合损失和极端损失进行线性近似的投资组合风险价值(VaR)分解的新方法——非对称响应模型估计法和局部线性近似估计法,两种方法均可用于分解参数法与非参数法计算出的投资组合风险价值,弥补了现有分解方法只能分解部分参数法计算出的投资组合风险价值的不足,实证研究结果表明：非对称响应模型法比局部线性近似估计法更为简单、快捷,适用于当组合回报不对称现象明显时;而当组合回报具有显著的厚尾现象时,后者更为准确,两者都具有一定的实际应用价值。     

特殊情形下线性模型异方差性的LM检验

考虑了特殊情形下具有异方差性的线性模型。首先导出了在模型中当异方差为线性函数时异方差检验的LM检验统计量及其性质,然后举例说明其有效性。     

异方差半参数变系数部分线性EV模型的经验似然

利用经验似然方法考虑异方差半参数变系数部分线性EV模型中兴趣参数置信域的构造.分别在误差方差已知和未知情形下,构造模型参数部分的经验对数似然比统计量,并验证非参数情形下的Wilks定理成立.模拟研究表明经验似然估计方法具有优良的性质.     

无线衰落信道中信道预测的误差分析

为了分析受Gauss噪声干扰下信道预测误差方差的明确表达式,给出了采用过去无限样本时单径平衰落信道下受Gauss噪声干扰的线性预测误差的方差公式.指出了采用有限样本进行信道估计时,其信道预测误差的方差和正规方程相差一个N0,当归一化Doppler频率很高(大于0.01)时,可以采用有限个数样本(如50个),也可以得到很好的结果.给出了正交频分复用(OFDM)系统中信道线性预测误差的方差公式和具有鲁棒性的线性信道预测的方法,解决了信道线性预测的误差分析问题.     

钻井液流变模式计算及优选

目前在计算钻井液流变参数时多采用线性最小二乘法方法进行求解,但是对于钻井液的非线性模式,线性最小二乘法改变了求解目标,使得计算结果不具有方差最小的特点。针对钻井液常用的三种非线性模式,分别提出了近似非线性最小二乘法的计算方法,该算法与非线性最小二乘法相比具有不需要设定初始计算值以及计算速度快的优点,同时与最小二乘法相比计算精度高。它可以应用到钻井液流变参数的确定、钻井液流变模式的优选等方面。     

一类线性回归模型异方差性的LM检验

笔者考虑了特殊情形下一类异方差性线性回归模型,首先导出了在模型中当异方差为线性函数时异方差检验的LM检验统计量,然后举例说明该方法的功效。     

方差分量的广义p-值检验

利用广义p-值检验法给出了含两个方差分量的线性混合模型中一种新的方差分量的检验方法,对单个随机效应和两个模型随机效应方差分量间的比较分别作出了检验,这些检验都是精确检验,且计算简单,便于使用.     

线性不等式约束下一类线性模型参数估计的渐近解及其收敛性

利用交替迭代算法, 研究在线性不等式约束下具有相同参数的两个线性模型在误差方差未知条件下的参数估计问题, 得到了其参数的最小二乘估计序列及其渐近解, 并利用多元多项式方程组解的个数定理和不动点定理, 证明了此估计序列是依概率1收敛的.     

具有AR(2)误差非线性回归模型的联合检验

在讨论了具有AR(2)误差的非线性回归模型相关性和异方差性的联合检验的基础上, 首先导出了关于误差相关性和异方差性的似然比检验统计量和Score检验统计量, 然后根据参数正交变换, 得到了修正的似然比检验统计量和修正的Score检验统计量, 推广了文献［1］的结果。     

具有指数相关的纵向数据模型中的齐性检验

在纵向数据分析中,经常假定方差是齐性的,但是该假定未必正确.对具有AR(1)误差的非线性纵向数据模型,林金官和韦博成讨论了其方差和相关系数的齐性检验.本文针对具有指数相关协方差结构的纵向数据模型,研究了方差齐性和相关系数齐性的检验,得到了检验的score统计量,并对葡萄糖数据进行了分析.     

Logistic模型的统计诊断

系统地分析了Logistic模型的统计诊断,将线性模型的诊断方法运用到Logistic模型。推导出数据删除模型一阶近似的参数估计公式,并给出数据删除模型与均值漂移模型的等价性;推导了判别强影响点或异常点的诊断统计量如Score统计量、广义Cook距离、似然距离等。通过实例分析证实了该诊断方法的有效性。     

线性测量误差模型的lack-of-fit检验

基于正态假设,提出了测量误差模型lack-of-fit检验的一种方法.在原假设下,检验统计量渐近服从χ2分布. 还就该检验的势函数与权函数的选择进行了讨论,同时与文献中相关的方法进行了比较.     

一类线性混合效应模型分位数估计的影响分析

当回归模型误差服从非对称或非正态分布时,尤其是在重尾分布或分布受污染的情况下,如何检测纵向数据中的异常值是数据分析中的一个重要问题。为了克服非正态分布模型误差的影响,采用稳健的分位数方法对一类线性混合效应模型进行参数估计,并分别基于数据删除模型和均值漂移模型构造强影响点的诊断度量和异常值的检验统计量,以有效地检测强影响点和异常值点。在识别强影响点时,为了减轻计算负担,利用光滑逼近的方法给出了数据删除模型参数的一步近似估计,并据此构造出基于损失函数的距离和Cook距离。为了能够识别异常值点,首先构造出检验异常值点的Wald统计量,然后基于数据删除模型和均值漂移模型的系数估计的等价性,利用Bootstrap抽样得到检验的拒绝域。数值模拟结果表明,本文所提的诊断度量和检验统计量都能够很好地判断出强影响点和异常值点。最后应用本文方法针对化学实验纵向数据进行了影响分析。     

DBL(1,0,1)误差非线性回归模型相关性和方差齐性的检验

讨论了具有双线性DBL(1，0，1)误差的非线性回归模型的相关性和方差齐性的检验问题，用Score检验方法给出了双线性项检验以及相关性和方差齐性同时检验的检验统计量，并用随机模拟验证了检验方法的正确性；推广和发展了具有线性序列误差回归模型的结果；最后将结果应用于DBL(0，1，1)误差的非线性回归模型。     

具有线性趋势回归信度模型的随机效应及线性趋势的Score检验

讨论了具有线性趋势的回归信度模型的随机效应和线性趋势的Score检验问题.首先分别推导出模型中随机效应存在性和线性趋势显著性这2种检验的Score检验统计量,然后利用Monte-Carlo方法分别模拟了此2种检验统计量的功效.功效模拟结果显示,2种检验统计量都有很好的检验效果.最后利用所得到的检验方法对旅客意外身体伤害保险数据进行了实例分析,分析结果表明,该数据集的随机效应是存在的,线性趋势也是显著的.     

函数型部分线性回归模型参数估计的注记

本文进一步研究了函数型部分线性回归模型中的参数估计问题,在模型中的随机误差项具有一定相关性的条件下,构造了模型中未知参数向量的估计量并且建立了估计量的渐近性质,如参数向量估计量的相合性及函数型参数估计量的收敛速度,并推广了现有文献中的相关结果,同时也构造了模型中误差协方差阵参数的估计量。     

峰度与偏度系数的近似经验贝叶斯估计

建立了单样本数据的贝叶斯模型,给出了偏度系数和峰度系数的线性贝叶斯估计及近似信度估计.进而,将模型推广到多样本数据模型下,并讨论了近似信度估计的统计性质,比较了贝叶斯估计、线性贝叶斯估计及近似信度估计的均方误差.最后,给出了超参数的估计,得到了近似信度估计的经验贝叶斯估计,使该估计可直接运用于实际问题.