非参数回归模型中方差函数的小波估计

讨论了随机设计变量下,回归模型中方差函数的小波估计问题,构造了方差函数的小波估计、并在一定的条件下证明了该估计是相合估计。     

贝叶斯框架下产品可靠度估计问题的研究

在与信息论中的熵函数有关的p,q对称熵损失函数下,用参数估计方法研究了寿命服从几何分布的产品的可靠度的贝叶斯估计问题。得到了可靠度的贝叶斯估计的一般形式与精确形式,并讨论了可靠度的贝叶斯估计的可容许性。最后研究了可靠度的多层贝叶斯估计并进行了数值计算,结果表明得到的多层贝叶斯估计具有更好的稳健性。     

自回归模型参数的最小二乘估计

利用约束规划及计算数学理论,讨论自回归模型参数的精确估计方法,给出求解参数的方法,计算量约为O（N）个运算量。此估计与原来的损失样本信息条件下的最小二乘估计法求解的工作量O（N）基本等价,因此是一个可行的精确估计方法。     

贝叶斯框架下泊松分布参数倒数的估计

在给定的一组泊松样本下,研究了泊松分布参数倒数的贝叶斯估计问题,得到了它的贝叶斯估计的精确形式,并讨论了它的可容许性,最后给出了它的贝叶斯置信下限的表达式以及最大后验区间估计的精确形式．     

平方损失下区间有界的位置参数函数极小极大估计

给出了位置参数θ区间有界时，函数ｈ（θ的极小极大估计存在的一个充分条件，并据此对一些分布的参数估计了讨论。     

扰动项序列自回归模型参数的最小二乘估计

提出一种求解扰动功序列自相关系数ψ及估计回归模型参数Ｂ的迭代方法,证明了该迭代方法关于残差平方和具有全局收敛性质。     

基于股票财务数据的贝叶斯网络的参数学习

研究了基于最大似然估计、贝叶斯估计与EM算法的贝叶斯网的参数学习.选取上市公司的10个股票财务变量构建贝叶斯网络,利用创建好的贝叶斯网络进行统计推断.对比最大似然估计和贝叶斯估计得到的参数值并展示EM算法不同迭代次数时的指数似然值,把EM算法得到的CPT表和最大似然估计的值相比较,对比较得到的结果进行归纳与分析.为基于不同算法的贝叶斯网络的参数学习提供了实证分析.     

k阶Erlang分布参数单变点的贝叶斯估计

利用贝叶斯方法研究了k阶Erlang分布参数单变点模型,得到该分布的似然函数.利用Fisher信息矩阵选取无信息先验分布,从而得到每个参数的满条件分布.使用Gibbs抽样与M-H算法相结合的MCMC方法对各参数进行随机模拟得到贝叶斯估计.模拟结果表明,各参数的估计值的精度在较高水平上都是有效的.     

基于自相关的自回归模型的区间估计

当自回归模型的随机误差项之间存在相关关系时,用普通最小二乘估计自回归模型中的参数将对参数估计式的统计特征、参数显著性检验及预测分析产生不利影响.因此,应采取适当的方法消除自相关的影响.研究了自回归模型消除自相关后的预测区间估计,针对常见的自回归模型,分别求出其相应的预测区间估计公式.     

MA模型阶数在平方损失函数下的贝叶斯估计

从贝叶斯原理出发在假定滑动平均模型阶数q有已知上界,并为离散随机变量,且具有先验分布函数的条件下,讨论了在平方损失下MA模型阶数的贝叶斯估计记为点．     

AR模型功率谱估计常用算法的性能比较

功率谱估计是分析随机信号的一种重要方法．通过分析AR模型功率谱估计,介绍AR模型参数提取的L-D算法、Burg算法和Marple算法,并利用计算机仿真比较三者的性能．     

GL算法在线性回归模型的权值计算中的应用

传统的最小二乘估计在处理含有异常值的线性回归模型的估计问题时拟合得往往不好,根据GL算法给出稳定加权最小二乘优化的参数的估计法．并结合实例进行回归分析,验证该方法的高精度和高效率．     

简化B类噪声模型的参数估计

通信接收机的前置窄带滤波器波改变了非高斯脉冲噪声的幅度统计特性,B类噪声模型可以很好地描述窄带非高斯噪声幅度概率分布. 该文提出一种基于特征函数谱的B类噪声模型参数估计算法,其特点是采用最小均方梯度法求非线性代价函数的解. 计算机仿真验证结果表明：该算法具有快速收敛和复杂度低的优点,并给出了算法的详细推导过程.     

Richards增长曲线的参数估计

介绍了Richards增长曲线方程,而后对Richards增长曲线方程的参数进行研究.运用线性最小二乘法、双向差分误差平方和最小估计法和双向差分加权最小二乘估计法对其参数进行估计,从定量的角度研究了Richards增长曲线方程,为进一步的研究奠定了基础,最后将模型应用到传染病疫情实例中.     

Logistic模型参数估计研究

logistic模型的应用非常广泛.其模型参数是影响精度的重要因素之一,文章在现有文献基础上,提出一种新的改进方法,即牛顿插值法和最优权重法对模型参数进行估计.实例分析表明,该方法在一定程度上提高了模型相关系数,降低了模型偏差,且具有较为理想的预测效果.     

变系数EV模型系数参数的一步核估计

利用核函数法和广义最小二乘法给出了一般变系数EV模型系数参数的估计,得到了估计的强相合性.模拟计算表明估计的效果优良.     

两个名义尺度总体参数的估计与检验

本文首先讨论了名义尺度总体的参数估计，然后在研究了似然比统计量极限分布的基础上，给出了两个名义尺度总体相等的似然比检验方法．     

半参数ARCH模型的bootstrap估计

给出了一类半参数自回归条件异方差（ARCH）模型：Yt=m（Yt）＋εt√β0＋β1Yt2其中最εt～iid·N（O,1）,m（·）函数的形式不确定,为非参部分;肺,卢。是待估参数,历再万爵为参数部分．结合非参数估计的局部线性拟合方法和参数估计的极大拟似然方法,我们给出估计这类模型的方法．进一步,把该这种方法与bootstrap方法结合起来,同参数方法和半参数方法相比较得出,用半参数的bootstrap方法得出的残差平方和最小,拟合的效果最好．     

非参数回归函数最近邻估计强相合性的研究

在样本序列{(x_n,y_n),n ≥ 1}为平稳φ-混合的情况下,研究了回归函数m(x)的最近邻估计m_n(x)的强相合性问题,并给出了它在非参数判别中的一个应用.