指数族半参数非线性模型的变离差检验

章研究了指数族半参数非线性模型的变离差检验问题，得到了变离差检验的Score统计量。     

双向分类随机可加效应模型中可加性异常值（outlier）的检验

在双向分类随机效应模型中，在实际应用时人们更感兴趣的是模型的可加性。此时异常值的出现是由于它偏离了模型的可加性假设。即数据中的少部分点偏离了模型的可加性。这在实际中是一个重要问题，同时也是本文所研究的内容。本文安排如下：第二节给出模型的介绍及问题的由来；第三节导出了可加性ｏｕｔｌｉｅｒ的检验方法及检验统计量的精确分布，并给出双向分类随机效应模型中可加性异常的检验方法；第四节对相关问题进行了讨论。     

双向分类随机效应模型的Outlier检验方法

本文主要研究平衡的双向分类随机效应模型中Ｏｕｔｉｌｅ（异常值）的检验问题。给出了在主效应上出现Ｏｕｔｌｉｅｒｓ的检验方法，导出Ｏｕｔｉｌｅｒ检验统计量及其分布，并对检验的功效函数进行讨论，最后，运用模拟数据说明本文方法的有效性。     

指数族半参数非线性模型的变离差检验

文章研究了指数族半参数非线性模型的变离差检验问题,得到了变离差检验的Score统计量。     

DBL(1,0,1)误差非线性回归模型相关性和方差齐性的检验

讨论了具有双线性DBL(1，0，1)误差的非线性回归模型的相关性和方差齐性的检验问题，用Score检验方法给出了双线性项检验以及相关性和方差齐性同时检验的检验统计量，并用随机模拟验证了检验方法的正确性；推广和发展了具有线性序列误差回归模型的结果；最后将结果应用于DBL(0，1，1)误差的非线性回归模型。     

非平衡单向分类随机效应模型的异常值检验

研究了非平衡单向分类随机效应模型中多个异常值的检验问题.分别在随机效应及误差变量上的均值滑动模型下,给出了得分检验统计量的具体形式及近似分布.通过随机模拟,证实了方法的有效性.     

回归模型中的异方差性检验及分析

本文首先导出非线性回归模型中，当权函数具有较一般形式时异方差性检验的Ｓｃｏｒｅ检验统计量，然后讨论了线性模型中自变量或因变量的扰动为Ｓｃｏｒｅ检验统计量的影响，最后给出了两个应用实例。     

混合模型的假设检验

在带有区组效应的线性混合模型中，如何判断随机区组效应的存在性；在区组效应存在的情况下，如何对多项式效应进行检验是本文讨论的主要问题。本文通过对区组内分析和联合分析，给出了关于多项式效应检验的两种方法以及判断区组效应是否存在的统计检验方法。     

非线性回归的诊断问题

讨论了非线性回归的诊断问题,给出了非线性均值漂移模型的贝叶斯诊断方法和Ｓｃｏｒｅ检验统计量,非线性方差扩大模型的Ｓｃｏｒｅ检验计量,并将一些线性模型中的诊断统计量推广到非线性模型中。     

非线性再生散度模型的广义变离差检验

研究了非线性再生散度模型的广义变离差检验,对于一类常见的正则散度分布族,解决了离差参数的齐性检验问题,得到了检验的似然比统计量和score统计量,并证明了score统计量的渐近χ2性.本文研究的非线性再生散度模型包括了许多常见的统计模型,诸如正态线性和非线性回归模型、广义线性模型和广义非线性模型等;同时,本文结果也适用于某些更复杂的分布,诸如基于极值分布、单纯形分布的非线性模型等.因此本文的结果进一步推广和发展了文献中已有的工作.     

指数族非线性模型MLE的渐近性质

指数族非线性模型包括施工常见的模型，诸如线性与非线性回归模型、广义线性模型等。Ｆａｈｒｍｅｉｒ和Ｋａｕｆｍａｎｎ等研究了广义线性模型ＭＬＥ的渐近性质，本文在类似于他们的正则条件下，证明了指数族非线性模型ＭＬＥ的存在性、弱相合性、强相合性及渐近正态性。从而进一步推广和发展了他们的结果。     

指数族非线性模型置信域的曲率表示

利用微分几何方法，建立了批数族大线性模型下参数的置信域与统计模工率之间的一般联系，获得参数和子集参数置信域的３种曲率表示式，发展和推广了许多相关的结果。     

非线性离散时变系统族的鲁棒稳定性

研究了非线性离散时变系统接的平衡点的几种Lyapunov稳定性，利用其系统族的ES（extremesystems）建立了系统族的平衡点的鲁棒一致稳定性、鲁律一致渐近稳定性和鲁棒指数稳定性的充分条件。其结果涵盖并推广了许多已知的稳定性定理。     

非线性系统的一种指数收敛观测器

为使非线性系统状态反馈设计切实可行，对一种非线性指数型观测器设计的前提条件进行了讨论，并提出了观测器的具体设计方法．即给出了可观测对为时变情形时的有关结论，同时还给出了非时变时的特别结论．所给出的观测器具有收敛速度快的特点．讨论过程中没有用到观测器设计通常要涉及到的Lyapunov稳定性理论，因而其过程避免了寻找不易构造的Lyapunov函数．通过算例，说明了所给方法的可行性．     

一类指数混合分布族的结果

在统计分析中,多元t分布是一种重要的分布以及指数分布族也是一种重要的分布族。模仿从多元正态分布得到多元t分布的过程,把指数分布族pθ与gamma分布进行混合,得到一种新的分布族,称为指数混合分布族pθ,并讨论了参数函数在指数混合分布族pθ下的无偏性以及讨论指数分布族pθ和指数混合分布族pθ有相同的完全统计量和充分统计量。     

带不可忽略缺失数据的再生散度随机效应模型的Bayes估计

在响应变量带有不可忽略缺失数据的前提下得到非线性再生散度随机效应模型的Bayes方法.缺失数据机制由Logistic回归模型定义,根据Gibbs抽样技术和MH算法得到模型参数、随机效应因子以及缺失数据机制中回归系数的联合Bayes估计,并进行了实例分析.     

带有线性约束的指数族非线性回归模型置信域的曲率表示

本文从几何的观点,研究了带有线性约束的指数族非线性回归模型下参数的近似置信域与统计模型曲率之间的一般联系,获得了参数的近似置信域.