非线性回归模型误差方差的经验似然估计

应用经验似然方法得到了非线性回归模型误差方差的经验似然估计,并证明了估计量的渐近正态性.通过数据模拟发现,经验似然方法得到的渐近方差比传统残差平方和方法得到的估计更小.     

探测数据对加权回归模型影响的度量

用方差比和广义方差比作为影响度量，从估计效率角度研究数据的剔除对加权回归模型的影响．建立了这两个影响度量与相关系数和广义相关系数之间的精确关系．     

影响分析中岭估计的广义方差比研究

本文利用广义方差比度量在线性模型中剔除一组或多组数据对岭估计的影响.给出了剔除前后岭估计的广义相关系数的表达式,并得到了某些一般的结果。     

数据的剔除对Minimax线性估计的影响与相关系数

用方差比和广义方差比作为判定数据对Minimax线性估计影响的标准,建立了剔除一组数据时的方差比与相关系数的关系,找到了剔除多组数据时的广义方差比与Hotelling广义相关系数的联系,并讨论了剔除一组数据与剔除二组数据时的广义方差比之间的关系.     

基于估计方程估计的单指标模型异方差检验

针对单指标模型的异方差检验问题,将估计方程估计与完全非参方差函数检验相结合,给出了一种新的检验形式.利用估计方程法得到单指标模型中未知指标参数的估计值,再根据局部线性拟合给出单指标模型联系函数的估计形式,进一步由完全非参方差函数方法构造检验统计量,对模型进行异方差检验.数值模拟部分以检验统计量的经验水平和经验功效为评价指标,实验结果表明,基于估计方程估计比基于梯度外积估计和基于最小平均方差估计的完全非参方差函数检验方法更有效.实例分析部分采用汽车数据集,同样验证了这一检验方法的显著性.     

异方差性的诊断方法及数据属性影响的实证分析

本文对异方差性检验常用方法作了总结评价,从数据角度来讨论数据属性对异方差性检验的影响.利用Breusch-Pagan检验、和White检验,通过删除异常点,影响点前后所作模型的异方差检验,得到完全相反的结论.因此,这些发现表明,作异方差检验时要十分关注异常数据影响诊断,这对我们进行经济建模,作模型诊断有一定的指导作用.     

基于方差与半方差的风险刻画方法比较

首先在标准差和下行标准差的基础上计算了贝塔和下行贝塔值,然后在Estrada的框架下,利用我国近5年封闭式基金数据进行实证分析并比较了两种风险刻画方法的优劣.分别利用相关系数和一元回归来比较四个风险指标对平均收益解释力的大小.由于数据相对集中,又利用了Spearman秩相关系数进行了验证,结果表明:在我国这样一个缺少对冲工具的新兴金融市场上,应用半方差来刻画风险要优于方差.     

关于q-元码方差的进一步分析

本通过q对元n长码的方差的分析，通过定义函数δ(xi，yi)，给出了q元n长码的方差的下界．同时当码字数为2k-l(k∈N)时，其方差能达到下界．     

方差缩减中的控制变量方法研究

方差缩减方法是提高仿真效率的重要手段.针对方差缩减中广泛应用的控制变量法,在国内外研究基础上,综合考虑对仿真变量进行估计所需的样本量和对控制变量进行估计所需的样本量,给出了控制变量均值未知并且有偏时的估计,以及控制变量方差已知时依赖于样本量和样本协方差的复合估计.引入控制变量的计算效率比,综合考虑各种估计方法的方差及其...     

模糊随机变量的方差

利用ＦＲＶ的方差,证明了方差的若干重要性质,并在一维情形下证明了与期望性质类似的方差的性质．     

基于严密Helmert方差分量估计的动态Kalman滤波

针对Kalman滤波模型推导了严密的Helmert方差分量估计公式.在此基础上,构建了方差分量估计辅助的Kalamn滤波解,改进的Kalman滤波与标准Kalman滤波的计算过程基本相同.推导了方差分量估计对Kalman滤波解的影响.理论推导和计算结果均表明,Helmert方差分量估计辅助的Kalman滤波能够合理调控动力学模型误差的影响,合理平衡观测信息与动力学模型信息对Kalman滤波解的贡献,提高状态参数估计的精度;严密Helmert方差分量估计与简化Helmert方差分量估计辅助的Kalman滤波解基本等效.     

QR分解在方差分析中的应用

在线性混合模型的方差分量估计中,方差分析估计是一种很重要的估计方法。应用此方法估计过程中,所求的方程组的系数矩阵是上三角矩阵,很容易求得其解,然而它的计算会随着数据的增多变得既耗时又不稳定。用QR分解的方法计算方差分量的估计,不用计算投影阵及广义逆矩阵,而且参与运算的矩阵的阶数相对比较小,节约了存储空间。利用QR分解,讨论其在线性混合模型中方差分量的方差分析估计中的应用。     

双因素无重复的方差分析法

浅析了方差分析法的基本原理和方差分析的意义。方差分析就是将总的方差分解为各个方差的成分,再利用显著性检验法进行分析判断和做出适当的结论。通过例题详细地讲解、介绍了双因素的方差分析法,回答了学生在学习中经常提出的有关问题。     

方差分析法浅析——单因素的方差分析

浅析了方差分析法的基本原理和方差分析的意义:方差分析就是将总的方差分解为各个方差的成分,然后利用显著性检验法进行分析判断和做出适当的结论;详细地讲解、介绍了单因素的方差分析法,回答了学生提出的如何判断一个实验者使用几种不同的方法去测定某种试样的成分或每一参数,每一种方法都重复测定几次;如何判断几种不同的方法所得的几个平均值之间是否存在差异,哪一个平均值准确可靠的问题。     

最佳线性无偏估计中的一个影响度量

本文讨论数据的剔除对最佳线性无偏估计的影响大小。用方差比做为判定影响大小的度量，并找到了它与相关系数之间的精确关系。     

基于时变相关Copula的最小方差套期保值研究

在传统的最小方差套期保值的基础上,引入时变相关的正态Copula函数,借助Copula函数计算中位数相关系数,代替传统的Pearson相关系数,以提高套期保值效果.时变相关Copula函数的引入,可描述现货价格收益率和期货价格收益率相关结构动态变化的特征,从而解决套期保值效果结构性失真的问题;使用Copula模型计算中位数相关系数,弥补现有方法不能度量非线性关系的不足,解决当现货价格收益率或者期货价格收益率发生较大波动时套期保值比率确定的问题.实证结果表明:本研究提出的模型有效性高于传统的套期保值模型,利用本模型可以更好地规避现货市场的市场风险.     

广义压缩最小二乘估计中的一个影响度量

广义方差比是一个效率度量.这里用它作为判定数据时广义压缩最小二乘估计的影响度量,讨论了数据对广义压缩最小二乘估计的影响问题.找到了广义方差比度量与Hoetelling广义相关系数的精确关系.     

Variance in ecological consumer-resource interactions

Food-web models use the effect size of trophic interactions to predict consumer-resource dynamics. These models anticipate that strong effects of consumers increase spatial and temporal variability in abundance of species, whereas weak effects dampen fluctuations. Empirical evidence indicates that opposite patterns may occur in natural assemblages. Here I show that spatial variance in the distribution of resource populations is sensitive to changes in the variance of the trophic interaction, in addition to the mean effect of consumers, relative to other causes of spatial variability. Simulations indicate that both strong and weak direct effects of consumers can promote spatial variability in abundance of resources, but only trophic interactions with a large mean effect size can reduce variation. Predictions of the model agree with the results of repeated field experiments and are consistent with data from published consumer-resource interactions, proving to be robust across widely varying environmental conditions and species' life histories. Thus, food-web models that embody variance in trophic interactions may have increased capacity to explain the wide range of effects of consumers documented in empirical studies.     

随机模拟中减小方差的似然比法

引进似然比过程把一种分布下的期望用另一种分布的期望代替。似然比过程的鞅性质允许其把区间末端的值通过取条件期望用区间中间的值代替，在满足一定条件下，达到减小方差。反Ｇｌａｓｓｅｒｍａｎ讨论末端为固定正整数的情形推广到末端是取正整数的随机变量的情形，同时应用到排队模型中单个服务台的成批到达的顾客等待时间的方差减小的问题。