一种隐含的随机化回答技术

提出一种间接问卷调查方法,用于对总体敏感属性比例的估计,并讨论了个体隐私保护度与估计量精度之间的关系.该方法不仅适用于问卷调查,亦可用于网络调查,具有广泛的实用性.     

一个可供选择的全随机化模型

构造了一个数量型全随机化模型,它是由被调查者根据自己的意愿从2种选项中选择自己的编码方法,从而增加被调查者对调查的信心,进而增加数据的可靠性;给出了对敏感参数的无偏估计量,以及估计量的方差以及方差的估计.最后对构造的新模型与已有的模型,在精度与保护度方面进行了比较,说明了各自的优缺点;提出了除了精度及保护度外,还应该有...     

Warner模型中的Jackknife方法

本文在二值敏感问题随机化调查的wamer模型中引入了Jackknife方法．构造了总体敏感属性比例的Jackknife估计量πJ并讨论了估计量的性质.进而构造了Jackknife估计量方差的估计量方差的估计量.对于一个人为总体计算得到通常估计和Jackknife估计的有关数值结果,说明了本文提出的方法在实际中是一个可用的方法．     

含缺失数据Eichhorn模型中的比估计插补

利用随机化技术进行敏感问题抽样调查中常会出现缺失数据,借鉴Srivastava SK[Calc Stat Assoc Bull 16(1967)]在直接调查中利用辅助变量的构造估计量的思想,建立了具有数量特征的随机化Eichhorn模型中缺失数据的比插补方法.通过理论比较和数值模拟得出的结果表明提出的插补方法比传统的方法效率更高.     

捕获——再捕获抽样中的复合估计量

本文介绍了捕获——再捕获抽样的思想方法,提出了一个新的捕获——再捕获抽样的估计量:复合估计量,并讨论了它的性质和最小方差。     

西蒙斯模型中设计参数的确定

详细讨论了西蒙斯模型中设计参数的确定问题。     

方差变点模型CUSUM型估计量的相合性

基于混合误差序列,研究方差变点模型CUSUM型估计量的相合性问题。分别在高阶矩条件和低阶矩条件下,获得CUSUM型估计量的强收敛速度和弱收敛速度,推广了已有方差变点模型在误差满足独立同分布条件下获得的一些理论成果。作为应用,利用方差变点方法对美国超威半导体公司股票收益率的波动率是否发生变化开展分析工作,最终准确找到波动率发生变化的位置。     

关于摸球模型及其变通问题的讨论

本文给出并且讨论了摸球模型的四种形式以及其他模型与摸球模型的变通(翻译),使之解决问题时能够把握问题的实质。     

随机化回答模型的精度比较

提出了一种两次摸球的随机化回答模型，计算了新模型的估计量及其性质，并将新模型与Warner模型进行比较，新模型具有更好的效率和更高的精度。     

隐私保护频繁项集挖掘中的分组随机化模型

通过对隐私保护频繁项集挖掘问题的研究,发现现有的单参数随机化回答模型调控的数据范围宽、粒度粗,导致无法实现精细化、差异化的隐私保护的问题.在沃纳模型、单参数等随机化模型的基础上,提出个体分组多参随机化P_N/g模型,给出其在隐私保护频繁项集挖掘中的支持度重构方法.研究结果表明:该模型面向多样化、差异化的隐私保护需求,将N个不同个体分为若干组,每组设置不同的随机化参数,可实现差异化的隐私保护效果.实例分析表明:结合所提出的支持度重构方法,可实现基于分组随机化的隐私保护频繁项集挖掘,在保护不同群体隐私的同时,挖掘到有效的频繁项集与关联规则.     

渐近无偏矩估计量

给出了极值指数γ的一类渐近无偏的矩型估计量,当估计量中的上端顺序统计量的个数k取得较大时,其渐近方差比较稳定,并给出了k的选择.在估计量的偏度修正过程中,给出了二阶参数ρ的估计量.     

PA误差下的半参数回归模型估计的矩相合性

在误差为正相协(PA)序列情形下,利用最小二乘法和一般非参数统计方法,在适当的条件下,证明了半参数回归模型估计量具有矩相合性.     

鞅差误差下异方差部分线性回归模型估计的矩相合性

本文研究了误差为鞅差序列下的异方差部分线性回归模型.基于非参数估计量,我们导出了最小二乘法和加权最小二乘法的参数估计量,并且在适当条件下得到了它们的矩相合性.同时,通过模拟研究了有限样本下估计量的性能.     

Pareto分布形状参数的估计及其不变性

在Bayes理论框架下,用加权p,q对称熵损失函数研究了Pareto分布形状参数在刻度参数已知的情况下的Bayes估计的形式和性质,讨论了形状参数的Bayes估计的可容许性,最后证明了形状参数的Bayes估计和可容许估计具有不变性.     

单调密度函数的单调估计及其收敛速度

设C_α是一族定义于(0,∞)上的非增概率密度,具有连续导数且有界,对于f∈C_α构造f(x)的非增估计并讨论它的收敛速度。又设f∈F,F是一族定义于(0,∞)上非增概率密度,满足Lipschitz条件,对任意f∈F,构造它的非增估计并给出它的收敛速度。     

半参数回归模型在随机删矢下的估计

首先给出半参数回归模型在随机删矢下的估计，然后证明他们的强相合性．     

INGARCH模型拟极大似然估计的相合性

利用拟极大似然方法研究INGARCH模型参数的估计问题,证明了拟极大似然估计的强相合性.模拟结果表明,在样本数较大时,拟极大似然估计比最大似然估计效果更好.     

关于混合设计模型处理效应估计的进一步讨论

１９９２年Ｋｈｕｒｉ．Ａ．Ｌ提出在区组设计正交条件下，混合设计模型中参数向量β（不含βλ０的区组内估计与联合估计是一致的；本文则研究了混合设计模型中位置参数β０的三咱估计，并证明了在区组设计正交条件下βλ的区组内估计β０、经典ＬＳＥβ０，与联合估计β０是一致的。这一工作将ｋｈｕｒｉ．Ａ．Ｌ的结果推广到处理效应的全部待估参向量τ＝（β０，β）在区组设计正交条件下都是一致的，对人们在混合设计中采用正交     

基于遗传算法的高阶矩投资组合模型研究

金融资产收益数据普遍具有非对称和尖峰厚尾的分布,传统的马克维茨投资组合模型仅仅考虑了均值和方差的约束,这在确定投资组合时是不充分的.考虑了三阶矩偏度和四阶矩峰度对投资组合的影响,假定交易费用为V-型函数,建立了均值-方差-偏度-峰度投资组合模型,鉴于多目标优化求解的复杂性,编写遗传算法程序求解这一高阶矩投资组合,最后给出了一个数值算例.     

一种基于块区域统计矩的实时运动检测方法

采用变异系数（Coefficient of Variation, CV）对图像序列帧进行块区域统计矩描述,采用共线性检验（Colinearity Test）的方法,给出了变异系数的最大似然估计（Maximum Likelihood Estimation, MLE）,构建了基于块区域变异系数最大似然比的三帧差分运动检测模型,最后给出了实验结果。实验表明,该模型能够较完整地检测到运动物体的轮廓边缘,且对于光照渐变、阴影及背景物体小幅度扰动等都具有较强的鲁棒性。