假设检验的原理及其应用

假设检验是数理统计中的重要内容.文章介绍了假设检验的原理和结果,简单阐述了原假设和备择假设的设置原则,并应用单向等级方差分析和双向等级方差分析两种假设检验方法解决非参数检验问题,简化了计算过程.     

正态总体方差估计的比较

针对正态总体方差的一类估计cS 2,首先在无偏性、有效性和相合性准则下进行分析和比较几种估计量,然后导出均方误差意义下一个估计优于另一估计的充分条件,为比较正态总体方差的几种估计量的优良性提供快捷方法.     

Optimal sampling frequency for volatility forecast models for the Indian stock markets

This paper evaluates the performance of conditional variance models using high‐frequency data of the National Stock Index (S&P CNX NIFTY) and attempts to determine the optimal sampling frequency for the best daily volatility forecast. A linear combination of the realized volatilities calculated at two different frequencies is used as benchmark to evaluate the volatility forecasting ability of the conditional variance models (GARCH (1, 1)) at different sampling frequencies. From the analysis, it is found that sampling at 30 minutes gives the best forecast for daily volatility. The forecasting ability of these models is deteriorated, however, by the non‐normal property of mean adjusted returns, which is an assumption in conditional variance models. Nevertheless, the optimum frequency remained the same even in the case of different models (EGARCH and PARCH) and different error distribution (generalized error distribution, GED) where the error is reduced to a certain extent by incorporating the asymmetric effect on volatility. Our analysis also suggests that GARCH models with GED innovations or EGRACH and PARCH models would give better estimates of volatility with lower forecast error estimates. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于多传感器的神经网络模式识别方法

提出基于样本信息量不减少和减小误差的原则下，提取样本数据的综合指标的处理方法，从而克服传统识别方法中样本数据过大，而且存在误差和干扰，严重影响识别速度和效果的困难。改善了神经网络模式识别的效果。     

单个总体方差差异的U统计量检验法

给出一种利用非参数统计中U统计量构造检验单个总体方差差异的方法,与χ2检验法相比,该方法不仅适用于更宽泛的场合,而且其渐近相对效率为1.     

基于MVDR波束形成的FDA平台外干扰抑制

针对频控阵(frequency diverse array, FDA)在对与目标位置相近的平台外干扰进行抑制时, 传统FDA与非线性频偏结合不能实现距离-角度去耦合、对数递增FDA主瓣展宽较大和汉明窗加权FDA距离维旁瓣过高的问题, 在充分研究汉明窗加权的线性FDA(Hamming linear FDA, HL-FDA)方案的基础上, 对4种频偏方案的性能进行了分析, 提出采用FDA多输入多输出结构代替传统的一维均匀线性FDA结构, 通过结合最小方差无失真响应(minimum variance distortion free respinse, MVDR)准则, 将HL-FDA应用到MVDR自适应波束形成层面, 对平台外干扰进行抑制。仿真验证了HL-FDA在结合MVDR自适应波束形成算法后能有效地对抗距离-角度二维平台外干扰。     

车身零件定位方案的多变量稳健设计

在新车型初始设计阶段仅有零件的A面数据或初步结构为已知的情况下，提出了一种在初始设计阶段零件装配的定位方案稳健设计方法，建立了基于刚性零件确定性定位和稳健设计理论的定位方案优化设计模型，使用遗传算法在可行定义域内求解最优定位点的位置，并提取了定位点偏差对整体装配效果的敏感度系数，实现了在优化公差的同时控制生产成本.同时，以某新车型前大灯的定位方案设计为例，验证了所提方法在初始设计阶段的有效性.     

均值-方差模型下DC型养老金的随机最优控制

从DB型养老金转向DC型养老金已被越来越多的国家所考虑. 以均值-方差为目标研究 风险资产符合CEV模型的DC型养老金最优投资问题. 利用随机控制建立了养老金最优投资的HJB方程, 通过Legendre变换和对偶理论求得养老金的最优投资策略, 最后推导出均值-方差下 DC型养老金最优投资的有效前沿.     

四缸阀配式径向变量超高压柱塞泵的设计计算与问题的分析

本文对四缸阀配式径向变量超高压柱塞泵的工作原理进行了介绍,同时对配流阀等主要的结构件的选取和重要参数的设计计算进行了较为详细的阐述。并对这种阀配式径向变量超高压柱塞泵存在的主要问题进行了分析和有针对性的提出了一些解决措施。     

基于多重多元回归的焦炭质量预测模型

 焦炭质量预测是焦化企业进行焦炭质量控制的重要方法。在诸多生产因素已固定的条件下,焦炭质量主要取决于原料煤性质。用煤质指标预测焦炭质量是焦炭质量预测的重要方法。考虑配合煤煤质指标和焦炭质量指标的多元性和相关性,采用多重多元回归分析技术,将焦炭质量的各指标作为一个整体,建立配合煤煤质指标对焦炭质量的预测模型。基于偏最小二乘回归思想,采用预测误差平方和（PRESS）和预测的方差验证回归模型的预测能力。根据实际焦炭生产建立的焦炭质量预测多重多元回归模型的显著性检验表明,该模型具有较高的预测能力。应用多重多元回归技术建立的焦炭质量预测模型对指导焦化企业的焦化生产,优化配煤和加强焦炭质量控制具有重要的现实意义。