二次随机系数回归模型的A-最优设计

研究了单位设计域上二次随机系数回归模型在恒等设计类中的A-最优设计.首先证明了A-最优设计准则满足洛纳偏序性质;利用A-最优设计准则的洛纳偏序性质,证明了单位设计域上的二次随机系数回归模型在恒等设计类中的A-最优设计可以在包含设计域两个端点0,1在内的3个设计点上获得;进而给出了二次随机系数回归模型A-最优恒等设计的精确结果.结果表明,二次随机系数回归模型在恒等设计类中的A-最优设计不受到随机效应项的方差影响,其A-最优设计的第三个谱点位置接近单位设计域的中点,且在该点处的A-最优设计权重接近于0.5.     

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.     

多响应线性回归模型Bayes最优设计的等价性定理

讨论多响应线性回归模型的Bayes设计问题,给出回归参数的Bayes估计,并建立BayesZ-最优准则,在Z-最优准则下,得到了多响应线性回归模型的Bayes最优设计的等价性定理,并将其运用到LB-最优设计上．     

q分量二阶混料中心多项式模型V-最优设计

在混料试验设计与最优设计的研究中,对于常用最优准则的研究,理论已趋于成熟,且一般模型的D-最优设计和A-最优设计都已经研究得比较透彻。而对V-最优设计的研究相对较少,它的意义是回归方程预测方差在整个试验区域上平均值达到最小,主要的难点在于对整个试验区域上的积分。文章讨论了q分量二阶混料中心多项式模型的V-最优设计,为了得到该最优设计所对应的测度,主要运用分块矩阵的乘法运算、逆运算以及回归方程预测方差的积分运算。根据V最优准则,给出了相对应的条件极小值问题的目标函数,使用Lagrange乘子法并结合软件mathematica获得了该问题V-最优观测频数的一般解析表达式。最后利用软件mathematica得到了q=3时该二阶单纯形中心设计具体的V最优配置。     

多元线性模型最优设计的等价定理

将一元线性模型的最优设计问题推广到多元线性模型 ,在Φ -最优准则下 ,得到了多元 Φ-最优设计的等价定理 .作为特例讨论了多元 D-最优设计和多元 A-最优设计     

多响应Scheffé二阶混料模型的A-最优设计

研究了多响应混料模型的最优设计问题,多响应混料模型是由2个Schefféq分量二阶混料模型所构成的,由A-最优设计准则推导出一类试验点取在各顶点和二顶点上的最优配置,并利用A-最优设计的充要条件证明在方差满足一定条件时在这类点上的测度是A-最优设计.     

简单随机截距模型参数估计与响应预测的最优设计

研究简单随机截距模型中固定和随机效应线性组合的估计和个体未来观测值的预测的最优设计问题.在模型的方差分量假定为已知的情况下,分别利用估计量的均方误差和预测量的预测均方误差建立设计准则,给出若干最优设计测度的解析解或精确设计数值算法.     

异方差模型中混料设计的效率

对于异方差模型,即方差不是常数的模型,Kiefer和Wolfowitz的一般等价定理(KWT)中的D最优设计和G最优设计之间的等价性不成立·广义化一般等价定理(KWT),使得广义化模型的D最优设计同G最优设计之间的区别和联系更清楚·对于精确设计和连续设计分别研究了广义化D最优设计和G最优设计的一些性质·给出了混料模型中D最优设计,G最优设计,A最优设计效率的取值范围·引入了广义化模型的检验公式·     

有限离散设计区域上失拟检验的最优设计

考虑具有有限个试验点的离散设计区域上对线性模型失拟检验的最优设计,利用平均最小偏差在最大最小化意义下建立设计准则函数,并给出构造局部最优精确设计的算法,实例结果显示所得到最优设计在设计域上具有一定程度的均匀性.     

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。     

线性过程误差方差的相合估计

对于固定设计和线性过程误差下的非参数回归模型,为了估计误差方差,首先基于多项式样条方法给出了回归函数的估计,然后根据所得残差序列构造了误差方差的点估计,在没有混合相依的一般条件下证明了该估计的相合性.此外,还通过算例进行了数值模拟,结果显示,该估计方法可行,同时在误差方差估计的绝对误差意义下,自动选择结点的BIC准则优于AIC准则,基于BIC准则选择结点的样条方法还优于基于交错鉴定法选择带宽的局部线性方法.     

异方差可加混料模型的D-最优设计

通过对模型进行分块,引入边界模型的D-最优设计,寻找到整个模型的D-最优,并根据异方差的特点讨论了两种情况异方差可加混料模型的D-最优设计.     

方差分量模型中线性估计的最优性及可容许性

将随机效应线性模型和方差分量模型合并为一种模型,即具有随机回归系数的方差分量模型;给出了随机回归系数和参数的线性可估函数的最优线性无偏估计以及在矩阵损失函数下的可容许性;在正态假设下,讨论了线性估计在一切估计类中的可容许性.     

年营业额的自回归预测

通过建立齐性方差的自回归模型(包括线性模型和非线性模型)和异方差的线性自回归模型,并选择出“最优”模型,对南通隆盛机电有限公司的年营业额进行预测。     

云南省金融发展与经济增长实证研究

对云南省金融发展与经济增长关系进行实证研究,通过建立线性回归模型和非线性回归模型,以及对模型的自相关和异方差性检验及校正,确立云南省金融发展与经济增长的最优模型,以揭示二者之间的相互作用机制．     

基于线性混合模型的杉木人工林枝条大小预测模型

基于福建省将乐国有林场杉木人工林40株解析木的2 598组枝条解析数据,利用R语言的lme功能,采用线性混合效应(LME)模型方法,以单株树木作为随机效应,建立杉木人工林枝条大小(基径和长度)的预测模型,并利用独立样本数据对模型进行检验。结果表明:考虑随机效应的枝条大小LME预测模型比传统多元线性回归模型的拟合精度高;不同随机效应参数的组合,其LME模型的精度不同,3个参数作为随机效应参数时模型精度最高,但超过3个参数时模型不收敛;考虑异方差结构的LME模型能够消除数据间的异方差性,其精度更高,其中,以幂函数作为异方差结构时的模型精度最高。模型检验结果表明:对于杉木人工林枝条大小的预测,线性混合模型的检验精度比传统多元线性回归模型的精度有明显提高。     

q-1阶多重线性多项式模型的A-最优设计

对于正规单纯形S(q-1)上的q—1阶多重线性多项式模型,本文讨论了参数估计的 A-最优设计,给出一种 A-最优设计的算法,并且分别以q=3和4的A-最优设计为例来说明这种算法。     

可加混料模型的A-最优轴设计

对于五六分量二阶可加混料模型,使用对称的轴设计,并借助矩阵代数理论和最优设计理论,讨论最优设计问题,获得了轴设计类上的A-最优轴设计.     

特殊情形下线性模型异方差性的LM检验

考虑了特殊情形下具有异方差性的线性模型。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检验统计量及其性质,然后举例说明其有效性。     

基于异方差回归模型估计的算法及程序设计

本文利用牛顿迭代法研究了积性异方差回归模型的估计与群组异方差回归模型的估计,并设计了该算法的计算程序,作为它的应用,计算了积性异方差回归模型估计与群组异方差回归模型估计的两个实例.