关于帕雷托分布顺序统计量的分布性质

设{Xk,1≤k≤n}独立同分布,X(1),X(2),...,X(n)为其顺序统计量.当Xk服从参数为r(r＞0)的帕雷托分布时,得到了(X(1),X(2),...,X(n))的联合概率密度函数,以及X(1)和X(n)的密度函数.从而进一步得到X(1)和X(n)的数学期望与方差的表达式.此外还证明了X(1),X(2)-X(1),...,X(n)-X(n-1)不独立,且不同分布.     

缺失数据情形下的回归插补及其方差分析

利用无回答所提供的信息采用最小二乘估计给出了缺失数据情形下的目标变量的一种回归插补及其方差估计.在仅目标变量缺失数据情形,得A2中单元关于y对应的回归插补公式(y)i=(b)0+(b)1x12i+…+(b)pxp2i,i=1,…,r3.及其回归插补的协方差阵Cov((Y))=σ2X1(XTX)-1XT1.在辅助变量部分缺失且目标变量缺失的情形,得A2中单元关于y对应的回归插补公式(y)i=(b)0+(b)1x12i+…+(b)p1xp12i,i=1,…,r3.及其回归插补的协方差阵Cov((Y))=σ2X1(X*TX*)-1XT1.     

Switch Corridor方差互换定价的蒙特卡罗加速算法

主要研究为对冲跨市场波动率风险而开发的双标的资产的新型方差产品——Switch Corridor方差互换的定价问题。该产品由瑞士信贷(Credit Suisse)于2012年率先推出,逐渐成为了结构性产品市场上最受欢迎的新产品系列之一。使用控制变量Monte Carlo方法研究了双Heston随机波动率模型下Switch Corridor方差互换的定价问题,基于仿射结构理论,得到辅助标的过程下方差产品价格的解析解,构造了问题求解的高效控制变量。进一步地,考察了不同辅助过程波动率的选取对加速效果的影响。通过数值实验可以证明,基于动态波动率选取的辅助过程起到了很好的加速效果。该算法亦可方便地解决其他随机波动率模型下高维方差产品的计算问题。     

目标变量不完全情形下的最小二乘回归插补

充分利用对辅助变量的回答所提供的变量信息，采用最小二乘方法，给出了目标变量不完全情形下对其的一种回归插补，并对回归差补的期望和方差进行了讨论。     

PAM对土壤蒸发的影响分析及其模拟研究

在栽种与不栽种作物的情况下,分别对3种处理的土壤蒸发进行抑制性及差异性分析,并结合气象因子对无作物的土壤累积蒸发量进行多元线性回归分析.结果表明,在无作物的情况下,随着PAM用量的增加,PAM对土壤蒸发抑制效果明显,3种处理两两差异显著,但未达到极显著水平;有作物的情况下,PAM对土壤蒸发抑制效果不明显,但3种处理间的差异性均达到极显著水平.模型的拟合结果表明,3种处理的土壤累积蒸发量均可用多元线性回归模型拟合,且拟合效果较好.图2,表5,参8.     

基于Monte Carlo仿真的随机S曲线研究

PB-S曲线是随项目进展变化的累计预算成本曲线和累计工期曲线,它综合考察了成本、工期和项目进展百分比三个变量之间的关系.SS曲线提供了与各个项目进展百分比对应的累计预算成本和累计工期的概率分布.采用Monte Carlo仿真和统计分析方法,结合一个费用和时间随机分布的网络计划,详细研究了PB-S曲线和SS曲线的仿真建模和统计分析过程.进一步,基于SS曲线,考察了费用偏差和进度偏差的统计特征,为项目绩效的预测和监测提供更详细的偏差信息.同时针对均值曲线作为基准计划曲线的局限性,提出了两种新方法用于选择一定置信度要求的PB-S曲线作为项目的基准计划曲线.     

协方差分量矩阵的最小方差无偏估计和最小模不变无偏估计

本文将方差分量的估计问题推广到多元情形。讨论多元线性模型中协方差分量矩阵的估计问题。     

基于纵向数据半参数模型的AIDS疗法评价及预测

本文根据ACTG公布的两组数据320和193A建立了纵向数据半参数模型，利用改进的最小二乘局部线性核估计法得到了非参数部分的估计，从而对AIDS患者的服药疗效给出了量化评价，并对继续服药的疗效做了预测．     

融合子带方差和FD变换的长记忆过程仿真

根据长记忆过程小波变换的频带分割及其去相关性，提出了“子带方差”的概念，并给出了在长记忆条件下的估算公式。在此基础上，构造了一种具有扩展记忆功能的FD变换，该变换可以将一个无记忆的、独立同分布的随机序列转化为具有指定长记忆特性的随机序列，由此实现对长记忆过程的仿真。对仿真序列进行模型比较和参数估计证实，基于子带方差的FD变换可以有效地扩展和控制随机序列的记忆性。     

LDPC迭代译码联合噪声方差估计

基于EM算法推导了噪声方差的最大似然估计算法,并利用推导结果来修正LDPC的LOG域的置信传播译码算法,进行迭代译码联合噪声方差的估计.仿真结果表明,该文提出的噪声方差估计方法,较好地完成了噪声方差未知时LDPC迭代译码的辅助工作,使噪声方差未知时的系统误比特率性能恶化小于0.1 dB.