Energy distance的配对样本分布差异检验法

讨论了配对样本分布差异的检验问题,基于Energy distance的概念构造出了一种新的检验配对样本分布差异的检验统计量,该统计量具有U统计量形式,基于U统计量理论讨论了该检验统计量的大样本性质,导出了该检验统计量在零假设即配对变量同分布的情况下的渐近分布,最后采用bootstrap重抽样技术进行数值模拟说明该方法的有效性.本文提出的检验方法适用于任意有限维的具有有限一阶矩的随机向量.     

一种相依极小p值统计量概率分布的近似计算方法

极小p值统计量常用于多重检验问题,其显著性在各个检验不独立的情形下计算复杂度过高.在单个假设的检验统计量联合服从多元正态分布,且检验统计量之间非负相关的假设下,检验统计量之间的相关系数的均值可以作为检验统计量相关性的度量.基于这个度量给出了一个计算极小p值统计量的分布函数的近似方法.模拟结果表明该方法计算简便,具有较高的逼近精度.     

分布对称中心的U检验方法

基于构造U统计量提出了检验对称随机变量分布对称中心的一种新的检验统计量,获得了该检验统计量在原假设与备择假设下的极限分布,并用Bootstrap方法来获得检验拒绝域的临界值,对几类重要对称分布下该检验统计量的检验功效进行了比较,说明了该检验统计量的优良性.     

一种线性过程方差变点的比率检验

针对现有的用于线性过程中方差变点的比率检验存在势过低的问题,提出了一种新的检验统计量.同时研究了该统计量在原假设下的渐近分布以及备择假设下的渐近性质.此外提出一种新的变点估计方法,建立了该变点估计方法的收敛性和收敛速度.蒙特卡罗模拟表明了该统计量在样本量大小适中时比原统计量具有更好的经验水平和更高的势,所提出的估计方法也具有一致性.最后通过实例分析验证了该方法的有效性.     

回归模型参数检验及多克隆抗体效价的回归分析

利用经验似然方法研究一元线性回归模型参数的检验问题, 构造了相关检验的检验统计量, 并在零假设下获得了检验统计量的极限分布. 结果表明, 该方法可用于多克隆抗体稀释倍数与有色物吸光度值(OD值)的建模.     

Poisson自回归模型的平稳性检验

利用经验似然方法研究Poisson自回归模型的平稳性检验问题, 通过构造相关检验的经验似然比检验统计量, 在零假设下获得了检验统计量的极限分布, 并通过Monte Carlo数值模拟考察该检验方法的有限样本特征.     

具有线性趋势回归信度模型的随机效应及线性趋势的Score检验

讨论了具有线性趋势的回归信度模型的随机效应和线性趋势的Score检验问题.首先分别推导出模型中随机效应存在性和线性趋势显著性这2种检验的Score检验统计量,然后利用Monte-Carlo方法分别模拟了此2种检验统计量的功效.功效模拟结果显示,2种检验统计量都有很好的检验效果.最后利用所得到的检验方法对旅客意外身体伤害保险数据进行了实例分析,分析结果表明,该数据集的随机效应是存在的,线性趋势也是显著的.     

预测手段有效性的一个统计检验方法

针对预报方法的"有效性"问题,以地震预报为例建立统计假设H0,即预测手段与地震流无关,通过构造适当的统计量,用统计检验的方法判别预测手段和方法是否有效.该方法判断结果错误的概率不超过预先给定值α=15%,从而为判断多种预报方法的有效性问题提供了一个检验方法.     

均匀分布下的异常数据检验

针对样本数据服从均匀分布时,样本中出现异常数据的检验问题,利用假设检验的基本原理和方法,在顺序统计量的基础上构造了检验功效较好的检验统计量,研究了均匀分布下的异常数据检验.根据顺序统计量的一些分布性质,推导出检验统计量的精确概率分布;在此基础上,利用Matlab数值计算得出检验统计量的检验临界值,编制成表便于使用;将检验统计量与Dixon型统计量进行功效比较,表明新的检验统计量功效更好.     

重尾过程协整检验的Bootstrap逼近

重尾过程的协整检验统计量渐近分布含有不可估计的重尾指数α,针对重尾过程的协整检验运用Bootstrap抽样算法,在不估计重尾指数α的情况下,计算了该检验统计量的临界值,并且证明了该算法在理论上的合理性.Monte Calo模拟说明该方法有效.     

线性模型和广义线性模型中的一种强影响点的显著性检验法

根据强影响点的实际意义,提出一种强影响点的显著性检验模型。解决了线性模型和广义线性模型的强影响点的显著性检验问题,其中的检验统计量分别是Ｆ检验统计量和Ｓｃｏｒｅ检验统计量,实例表明此法较好．     

具有随机组容量的Poisson-gamma模型离差参数齐性检验

针对目前离差参数齐性检验都假定组容量固定的情形,提出了在组容量随机情况下离差参数齐性的检验问题.通过采用方差参数化方法研究纵向数据中Poisson-gamma模型的离差参数齐性检验问题,给出了组容量的随机性和离差参数齐性的联合检验方法,得到了score检验统计量.通过数值算例的实证分析检验了该方法的有效性.     

基于蚁群算法的GUI软件回归测试用例集优化

针对GUI(Graphical User Interface)软件输入/输出图形化、 事件驱动、 事件触发随机性所带来的回归测试用例数量巨大的难题, 在GUI事件模型图基础上, 构建了GUI软件回归测试用例集优化数学模型, 给出了目标函数和约束条件, 提出了一种基于蚁群算法的求解方法, 制定了蚂蚁信息素更新规则和蚂蚁路径选择规则。仿真结果表明, 该方法在保证覆盖效果的前提下, 可以有效减少回归测试用例的数量和长度。     

基于确定与随机Petri网的CAN总线建模及性能研究

针对CAN总线协议栈结构,利用确定与随机Petri网(DSPN)对其进行建模,得出CAN总线的DSPN紧缩模型.通过软件DSPNexpress-NG得出吞吐量S、平均延迟D及消息成功传输概率P等性能参数,揭示了CAN总线工作的统计规律.     

二维顺序统计量的概率分布

研究了二维样本的次序统计量的分布问题,给出了依第一分量排序的次序统计向量的分布的计算公式,证明了在给定第一分量的一个次序统计量的条件下,第二分量的次序统计量的条件分布与某个一维样本的次序统计量的分布是相同的。     

电讯业计费系统核算及平衡子系统设计与实现

针对电讯计费系统处理超大数据量的应用程序，很容易由于二软件或硬件故障而出现数据记录的输入和输出的不平衡问题，为了快速和准确的找出原因所在。提出了以系统中的具有输入和输出的程序及其输入和输出文件作为对象的核算与平衡系统的设想，通过计算有关对象的输入和输出来定位出问题的所在，给出了详细的设计和具体的实现方法。该系统为彻底解决计费系统的数据不平衡的问题提供了可靠而且有效的检测手段。     

软件测试外包策略分析

根据国内软件测试的现状,从软件测试外包流程出发,讨论了4种软件测试外包策略.针对开发商与测试方之间的软件测试外包决策问题,在给定假设的基础上,提出了一种对策分析方法.     

广义线性模型的诊断与实例分析

研究了广义线性模型的诊断，将线性回归模型的诊断方法推广运用到广义线性模型，证明了均值漂移模型与数据删除模型的等价性，研究了判断异常点的Score检验统计量．最后通过实例建模，验证了本文给出的诊断方法的有效性．     

ATE中的故障诊断系统设计与实现

针对目前基于ATE的故障诊断系统存在的问题,在类似研究的基础上,给出了一种通用故障诊断系统软件设计方案。首先建立了故障诊断系统功能模型,以此为基础建立了基于XML语言的故障诊断系统框架及故障诊断过程中所需及产生的各类信息模型,研究了基于ATE的采用粗糙集方法和故障树分析法的故障诊断方法,并以某型飞机电子对抗设备综合测试与故障诊断系统为例建立了软件系统总体框架,介绍了各功能模块设计方案,最终完成了故障诊断软件程序的编写。     

位置与刻度参数模型变点的非参数检验及其渐近性质

讨论位置与刻度参数模型变点的检验问题和检验统计量的渐近正态性。文中通过引入核函数,得到U-统计量,进一步构造参数变点的统计量,利用B row n桥的性质,进行检验并分析检验量的渐近性质。