Weibull分布线性回归模型的统计诊断

研究了Weibull分布线性回归模型的参数估计和统计诊断问题.首先给出参数估计的迭代算法,分析了统计诊断中数据删除模型(CDM)和均值漂移模型(MSOM)的等价性问题,最后进行了数据模拟和实例分析.     

具有异方差结构的一阶线性回归模型的DS最优设计

探讨具有异方差结构的一阶线性回归模型的DS最优设计问题,给出其异方差结构函数满足一定条件的固定系数一阶线性回归模型的DS最优设计的解析式,并证明随机系数一阶线性回归模型不存在任何DS最优设计.     

多元线性回归模型中的异方差性问题

对计量经济学模型中应用最为普通的线性回归模型进行了一些分析．指出模型的基本假设中“同方差性”不能满足,即出现了异方差性问题时,会出现哪些后果,应如何对模型作出调查,并介绍了目前使用较多的检验“异方差性”的方法．最后建立了我国消费函数模型．     

Logistic回归模型的统计诊断与实例分析

通过研究logistic回归模型的诊断,对模型的影响分析、均值漂移模型、异常点的score统计量进行了分析.推导出了判别强影响点或者异常点的诊断统计量,如广义cook距离、似然距离,讨论了局部影响分析,最后给出了实例分析.     

自回归条件异方差模型的模拟

通过介绍怎样利用SAS/ETS中的自回归(Autoreg)过程实现条件异方差(ARCH)模型数据的分析,将理论与实践相结合,利用SAS/IML软件模拟两组(一组为ARCH(q)模型,另一组为AR(m)-ARCH(q)模型)ARCH数据,然后调用自回归过程对两组数据分别用相应ARCH模型进行效据拟合,得到理想结果.     

一类线性回归模型异方差性的LM检验

笔者考虑了特殊情形下一类异方差性线性回归模型,首先导出了在模型中当异方差为线性函数时异方差检验的LM检验统计量,然后举例说明该方法的功效。     

Poisson回归模型的统计诊断与影响分析

文章研究了Poisson回归模型的统计诊断和影响分析方法,得到了一系列诊断统计量和检验统计量,并应用实际数值例子对诊断方法的有效性进行了验证。     

异方差回归模型的拟合和变量选择

作者研究了异方差回归模型的估计与变量选择问题.在误差分布未知的情况下,作者分别给出了联系函数已知及未知时均值与方差的估计.另外,作者在给出估计的同时,分别选出了对均值与方差影响显著的变量.     

异方差分层线性模型的A-最优设计

分层线性模型在统计领域和实际应用中受到广泛关注,但是异方差分层线性模型的设计问题尚需更多关注和深入研究。对异方差分层线性模型的A-最优近似设计问题进行研究。以个体参数的精准预测为目标定义了模型的A-最优准则,证明了准则函数的凸性,并借助方向导数建立等价性定理以刻画A-最优设计。在不同的权重函数下以随机斜率一次回归模型和随机截距一次回归模型为例求解A-最优设计的解析或者数值结果,并比较了最优设计和等权重设计。结果显示,对于随机截距模型,等权重设计的效率与最优设计的效率接近,对于随机斜率模型,等权重设计的效率低于最优设计。     

线性回归模型的稳健估计及异方差检验

将Huber函数引入线性回归模型的对数似然函数中,利用Fisher Scoring迭代法得到参数的稳健估计(M估计);在M估计的基础上,对模型进行异方差检验,建立Score检验统计量;最后用一组实际数据说明本文方法的有效性.     

基于离中度的模糊线性回归模型的统计诊断

针对实数值输入、不确定值输出的模糊线性回归模型,讨论了基于模糊离中度数据删除的模型参数估计,建立了观测数据中异常点或强影响点的检验统计诊断量,并给出运用该诊断量进行检验的步骤.文章中的方法不仅能够在一定程度上克服已有方法的某些不足,而且能有效地提高计算结果的准确性,最后实例表明,该统计诊断量是合理有效的.     

基于案例库维护的案例推理分类技术

分类是数据处理和数据挖掘的重要任务之一,文章在建立案例推理分类器之前,先利用相似粗糙集进行案例属性的约简,再利用基于案例分类的删除技术进行案例库的维护操作;不仅减少案例的存储空间,也大大提高分类的精确度;实验结果表明,相比传统的案例推理分类器和神经网络分类器,该分类器在分类精度和速度上都有一定的优势。     

基于ARMA-EGARCH-M模型的沪深股市波动性分析

文章讨论了ARCH模型族的拟合波动性的优缺点,建立ARMA-EGARCH-M模型,简要说明了此模型的优点;以2000年1月11日-2006年3月15日上证综指和深证成指收盘价为样本,对我国沪深股市收益率分布用ARMA-EGARCH-M模型进行拟合分析,结果表明该模型能更有效地拟合我国沪深股市的波动性;最后解释实证结果和分析了我国股市的行为。     

对我国人均消费的计量分析

利用线性回归模型研究我国近二十年来人均消费量与主要影响因素之间的数量关系,通过对模型的不断改进,最终获得人均消费计量模型的线性回归,此结论能很好地解释近二十年来人均消费水平发生的变化。     

基于GARCH模型的股票买卖时机分析

通过对股票收盘价格的历史数据进行处理分析,建立GARCH模型,此模型较好的描述股票价格的条件异方差性,同时用此方法对股票价格进行拟合和预测,利用预测数据分析股票较好的买卖时机.     

交通车辆轮廓跟踪算法研究及其工程应用

针对模式识别在智能交通领域的实际工程应用,提出了一种提取运动车辆轮廓线的精细跟踪算法．首先,通过冗余离散小波变换法提取运动区域,检测出相邻两帧图像内的运动变化从而确定运动对象的存在及其初始位置;其次,以当前帧运动区域为参考,通过改进的mean-shift算法在后续帧中跟踪运动对象的中心位置;最后,以mean—shift跟踪窗口作为目标初始轮廓线,采用自适应水平集法得到目标轮廓,从而精确定位运动对象位置．实验结果表明本文算法能够以轮廓线的方式以较高精确度跟踪运动车辆目标,目前已被市交通局科研单位采纳,具有一定的工程应用前景．     

多元分析中矩阵统计量的几种影响度量

本文利用数据删除法（ｃａｓｅ ｄｅｌｅｔｉｏｎ）对多元分析中的矩阵统计量提出了几种新的影响度量，并应用于多元数据的样本协方差矩阵及多元线性回归模型中，与现有的一些影响度量进行了比较，通过实例分析，证实了此方法的有效性。     

单整、协整检验的几种实用方法

协整理论是当今计量经济学中的一个热点问题，国外的ADF检验、JJ检验是关于单整、协整检验的比较著名的检验，在本文中我们指出单整检验的一点不足之处，并在改进的基础上介绍几种简单、实用的单整、协整的检验方法。     

数据矩阵条件指数的影响评价

 考察了删除单个数据点对条件指数的影响,导出了度量数据点对条件指数影响大小的1种诊断统计量——-样本影响函数的近似计算公式,一个实例被用来说明该方法的可行性.     

广义线性模型的统计诊断问题

讨论了多维广义线性模型的诊断问题,证明了均值漂移模型与数据删除模型的等价型,求出了常用诊断统计量的一阶表示式.