泛克里金(Kriging)漂移函数最佳估计的一个推导

在残余函数的半变异函数存在时,为最佳地估计漂移函数,文献[2]提出了两个前提条件。本文指出,这两个条件不是相互独立的。当S≠0时,条件sum from i=1 to k (λ_s~i=0)是条件f~0(x)=1的自然结果。本文还指出sum from i=1 to k (λ_s~i=0)这个无法验证的条件是多余的。本文关于漂移函数最佳估计的推导只需条件f~0(x)=1。     

核密度的随机加权估计及其应用

目的 研究核密度的随机加权估计,在一定条件下证明核密度的随机加权估计是有效的.方法 用随机加权法对核密度进行估计.结果 在适当的条件下√nhn(Hn(x)-fn(x))和√nhn(fn(x)-f(x))对几乎所有的样本序列X1,X2,…具有相同的极限分布,即随机加权逼近成立.结论 所提出的随机加权估计优于钱伟民所做的Bootstrap估计,提高了估计的精度.     

Lipshitz条件下密度估计函数的收敛性

为了研究密度估计函数及其收敛性问题,构造了与f(x)相对应的密度函数估计fn(x),在连续的条件下证明了密度函数估计fn(x)是f(x)的渐近无偏估计、均方收敛估计和一致估计;在Lipshitz条件下讨论了当参数取不同值时fn(x)的均方收敛速度。该结果对密度估计工作有一定的推进。     

广义区间估计及其最优性(Ⅰ)

将普通区间估计的概念(x1,x2,…,xn)→[G1(x1,x2，…，xn)，G2(x1,x2，…，xn)]拓广为广义区间估计的概念(x1，x2,…,xn)→|Aλ|Aλ∈Θ^~Aλ∩[G1(x1,x2,…,xn)]∈Φ|.于广义区间估计上建立了最优性概念，证明了广义区间估计与假设检验的最优性之间的关系，推演了一个重要区间估计的最优性．     

等距节点下三次样条函数的误差估计

样条插值函数的余项估计是样条函数逼近的基本问题之一,假设函数f(x)是足够光滑的,即满足对f(x)的高阶导数的要求,对f(x)的余项R(x)利用泰勒展开式及积分表达式,分析其特性,运用一些变换技巧,而得到余项R(x)的估计式,并给出了误差限,同时还可以对余项的导数R(i)(x)(i=1,2,3)进行估计。     

最小张力法在地层面光滑显示中的应用

论述了应用张力最小法构造光滑的地层面的研究 .利用 2 2 9口井的地层面数据 ,先求取 1 0×1 0网格的克里金估计值 ,然后用张力最小法 ,在克里金估计值的基础上 ,构造出 1 0 0× 1 0 0或者更精细的网格化结果 .且所构造的曲面内的任何点、任意方向上是二阶连续可导的 .该方法不同于以往的构造方法 ,不单纯应用一种方法对地层面从头到尾进行估计 ,而是将地层面构造估计分为两部分 .第一部分利用了克里金估计的精确性 ,第二部分则利用了最小张力法的光滑性 .由于采用了两种不同的估计方法的优点 ,因此 ,既提高了地层面显示的光滑程度 ,又不失估计的准确性     

利用循环交叉验证法确定变异函数

在进行泛克里金估值时,确定漂移的形式及剩余的变异函数是一个关键的问题。本文分析了确定剩余的变异函数和漂移开式的交叉验证法和迭代法的优缺点,指出了将这两种方法的有机的结合起来会获得取长补短的效果,同时提出了循环交叉验证的方法,以加快交叉验证的速度,提高检验精度,并利用油田实际数据进行了应用的研究。     

非线性测量误差模型的Bayes估计

讨论了非线性测量误差模型在未知参数具有正态先验分布时的参数Bayes估计,并对这种估计进行了影响分析,证明了删除模型(CDM)和均值漂移模型(MSOM)具有相同的参数Bayes估计,同时给出了参数Bsyes估计的影响函数.     

回归函数的混合型核估计的一致强收敛速度

设(X,Y)为取值于R~d×R~1的随机变量,(X_i,Y_i) i=1,2,…,n是取自(X,Y)的i·i·d·的样本,E|Y|<∞.用m(x)=E(Y|X=x)表示回归函数。m(x)的一种重要的核估计是Stone(1977)提出了一种把经典的最小二乘估计与非参数的权函数估计结合起来去估计m(x)的方法。在这篇文章里,讨论了把上述核估计与最小二乘估计结合起来所得的m(x)的混合型核估计的强一致收敛速度。     

析取克里金技术在油藏描述中的应用

利用析取克里金技术对油藏储层参数进行了估计运算,用计算机绘制了等值线图和曲面立体图.较精确地解决了油藏描述中的空间估计和计算机自动绘制地质图的问题.与其它估计方法进行了对比.     

非线性模型最小二乘估计强相合性的又一证法

本文采用了一种带有普遍性意义的方法给出非线性模型最小二乘估计强相合性的又一证法,     

弱性积分算子逼近

本文对弱性积分算子给出了逼近定理及逼近量化估计定理,特别,对Pettis积分算子给出的相应结果, 为弱连续函数逼近提供了有效方法。     

变窗宽密度核估计的构造及均方相合性

通过对非参数密度核估计定义的理解,从一个崭新的角度提出了变窗宽密度核估计的思想,且对于i.i.d(独立同分布)随机变量的密度函数,给出了一种新的核估计方法,并以定理形式得出在一定条件下,此核估计具有均方相合性,并给出了证明.     

多元广义岭估计确定偏参数的两种准则

本文给出广义岭估计β（Ｋ）的偏参数Ｋ选择的Ｄ（Ｑ）准则和均方误差无偏估计的极小化准则,以及偏参数Ｋ的最优解公式．它使广义岭估计β（Ｋ）的均方误差（ＭＳＥ）明显小于 ＬＳ估计β的 ＭＳＥ．从而提高了广义岭估计的拟合精确度．最后给出一实例．     

关于矩阵共轭特征值的若干估计

给出了矩阵共轭特征值的Gerschgorin型估计式,得到了最小下界的某些估计.     

最优套期比率理论及其估计方法的比较

本文首先在均值-方差框架下,对最优套期比率（OHR）的确定进行了分析,分别从静态和动态角度进行了回顾.我们对OHR的估计模型进行了介绍和比较,分别通过移动平均（RW）模型、EWMA模型和基于PE分布的强估计模型进行实证检验.本文对各种模型、方法都是基于最小方差（MV）框架的,在中国期货市场上,这种分析框架比较具有现实意义.     

关于大系统的结构扰动与关联稳定(英文)

本文利用非矩阵的偏序和分块矩阵的度量,迭代收(?)等性质,通过孤立子系统的Cauchy矩阵与关联矩阵的积分估计来得到两类系统在关联结构扰动下.各种关联稳定性的代数判据,并且给出了系统的平衡状态在关联结构扰动下不变的吸收区域估计式。     

Poisson分布的参数函数无偏估计

讨论了在Poisson分布情况下参数函数的无偏估计,并给出相应的证明和实例.     

雷达低仰角目标跟踪的测角误差实时补偿算法

为提高雷达对低空目标的跟踪精度, 提出了一种基于渐消记忆递推最小二乘法的测角误差实时估计算法。 该算法利用不同设备同时对目标进行跟踪, 得到不同的观测结果。 利用渐消记忆递推最小二乘法对不同的观测结果进行处理, 赋予不同的权值, 得到最终的测角误差估计值。 通过理论分析, 构建多径环境模型, 对该算法的效能进行验证。 仿真结果表明, 由该方法得到的测角误差估计结果估计误差小, 同时可有效减小测角误差的抖动, 得到稳定的测角误差估计结果。     

算术级数中的指数和估计

利用Vaughan分拆给出了算术级数中的广义线性指数和的一种非显然估计。