线性混合模型中方差分量的非负估计

在线性混合效应模型中,方差分量的非负估计问题备受关注.基于方差分量的ANOVA估计,给出了方差分量的不依赖于随机效应分布的非负改进,且改进后的估计在均方误差意义下优于ANOVA估计,有比ANO-VA估计更好的极限性质.当随机效应和随机误差都服从正态分布时,模拟显示,新估计优于ANOVA估计以及Tatsuya估计.     

一类线性混合模型中方差分量的估计

将线性混合模型中随机效应的协方差阵推广为正定阵,运用方差分析估计的方法给出了方差分量的估计。通过QR分解给出了简化计算的方法,利用随机变量二次型的协方差对方差分量的估计做了进一步的改进,同时还给出了方差分量的一个非负估计。     

线性混合模型中方差分量的经验Bayes估计的收敛速度

在加权平方损失下导出了含有2个方差分量的线性混合模型中方差分量的Bayes估计,利用多元密度函数及其混合偏导数的核估计方法构造了方差分量的经验Bayes（EB）估计,在某些条件下获得了该估计的收敛速度。     

随机双向分类模型中方差分量区间估计的改进

本文首先给出了随机双向分类模型中方差分量基于由方差分析产生的平方和的区间估计．然后以此为基础进行了改进，推导出了同时依赖于均值与平方和的区间估计．二者的区间长度相同，但后者有较高的置信度．     

非参数混合效应模型的估计

针对非参数混合效应模型提出估计方法,通过B样条的方法估计非参数函数,使用惩罚(非加权)最小二乘方法估计随机效应,然后通过构造正态似然函数得到方差的估计,并且证明了方差分量的相合性和函数部分的渐近正态性;最后给出数字模拟来展示所提出方法的估计效果,结果表明:该方法给出的估计效果良好,且在数值上是稳定的。     

具有随机约束的混合效应模型参数的岭型谱分解估计（英文）

对于具有随机线性约束的线性混合效应模型参数提出一种称之为条件岭型谱分解估计的方法.利用均方误差矩阵和广义均方误差对固定效应参数的几种估计量进行比较,给出条件岭型谱分解估计优于条件谱分解估计的充分条件,并给出这两种估计的相对效率的上下界.最后,模拟算例验证了理论结果的正确性.     

非参数混合效应模型的B样条估计

文章主要考虑纵向数据的非参数混合效应模型Yi(td=f(tij) vi(tij) ∈i(tij)，j=1…，ni，i=1…，P．我们运用B样条函数逼近方法给出了效应函数f(t)，ui(t)的一个新的估计，即B样条估计,同时，我们也讨论了B样条估计的渐近性质。     

方差分量模型非负二次同时估计可容许的必要条件

给出了方差分量模型Ｙ＝Ｘβ＋∑＾ｍｉ＝１Ｕｉεｉ，Ｕ１Ｕ１’＝…＝ＵｍＵｍ’〉０中方差分量（ｏ＾２１，…，ｏ＾２ｍ）的非负二次同时估计（Ｙ’Ａ１Ｙ，…，Ｙ’ＡｍＹ）可容许的一个必要条件。     

非负张量和超图的主特征向量（英文）

令T是一个非负不可约张量,Q(G)是一个连通一致超图的无符号拉普拉斯向量.分别给出了T和Q(G)主比率的一些界以及主特征向量元素的一些界.     

线性模型的非负优良性（续）

文[6]提出了线性模型的非负优良性,并验证了几种常见随机模型的非负优良性。本文对一般线性模型的非负优良性作了一些讨论,并对一种方式分组随机模型中的先验值α以及非负可估函数qθ_1+θ_2的关系作了进一步的探讨。     

抗差估计中方差因子对估计值的影响研究

抗差估计理论中,方差因子在残差的标准化过程中起着重要的作用,对估计值存在一定的影响。方差因子的合理选取直接关系着观测值属性的划分(属于正常段、可疑段、淘汰段),从而影响到估计值的优劣,本文在经典抗差估计理论基础上,通过不同的方差因子取值,研究了其对估计值的影响。     

生长曲线模型中协差阵的一致最小方差非负二次无偏估计

在准椭球等高分布下给出了生长曲线模型中ｔｒ（ＣＶ）的一致最小方差非负二次无偏估计存在及任一个非负二次估计成为一致最小方差非负二次无偏估计的充要条件。     

带有非参随机效应的稳健函数型回归模型（英文）

拓展的t过程对异常值稳健并且拥有高斯过程很多优良的性质。为此利用拓展的t过程先验提出了一个带有非参数随机效应的函数型模型,并在模型里考虑了个体效应的异质性、灵活的均值函数、非参协方差函数和稳健性。并进一步提出了基于似然的估计方法,给出了参数估计的信息相合性,最后通过模拟研究和实际数据分析来验证所提的方法。     

非负门限自回归模型NTAR（1）

本文对一阶非负门限自回归模型ＮＴＡＲ（１）作了讨论，指出ＮＴＡＲ（１）模型有根强的实际背景，用马尔克夫理论证明了ＮＴＡＲ（１）模型的平稳性、几何遍历性，给出了矩的存在条件和参数估计。     

非负门限自回归模型NTAR（1）

本文对一阶非负门限自回归模型ＮＴＡＲ（１）作了讨论，指出ＮＴＡＲ（１）模型有很强的实际背景，用马尔克夫理论证明了ＮＴＡＲ（１）模型的平稳性，几何遍历性，给出了矩的存在条件和参数估计。     

混合设计模型固定效应估计的效率

本文首先给出了混合设计模型中度量估计效率的准则；并证明了在区组设计正交条件下，区组内估计，经曲ＬＳＥ的效率都是１。     

基于惩罚距离的混合模型分量数自动估计算法

EM算法是对有限混合模型进行参数估计的通用算法, 然而标准EM算法中所需的混合模型分量数实际上往往是未知的. 研究并改进了一种采用惩罚性最小匹配距离估计分量数的方法, 结合贪婪EM算法框架, 提出一种可以在进行参数估计的同时, 快速准确地自动估计高斯混合模型分量数的算法. 通过一元和二元的高斯混合模型的仿真实验, 验证了算法的有效性. 关键词：有限混合模型; 分量数; 惩罚性最小匹配距离; 贪婪EM; Parzen窗; 带宽     

方差分量抗差估计的通用公式

由概括函数模型出发,将正交补似然函数展开成级数形式,并且证明了由正交补似然函数和它的级数形式求得的方差估计是一致的．在此基础上,给出了方差分量抗差估计的通用公式和相应的影响函数;由此可推出各种平差函数模型的抗差估计公式和影响函数．     

生长曲线模型中参数阵的非负估计

本文对生长曲线模型,(广义方差线性模型)中参数阵B,给出了求解其非负估计的一种方法。