基于估计方程估计的单指标模型异方差检验

针对单指标模型的异方差检验问题,将估计方程估计与完全非参方差函数检验相结合,给出了一种新的检验形式.利用估计方程法得到单指标模型中未知指标参数的估计值,再根据局部线性拟合给出单指标模型联系函数的估计形式,进一步由完全非参方差函数方法构造检验统计量,对模型进行异方差检验.数值模拟部分以检验统计量的经验水平和经验功效为评价指标,实验结果表明,基于估计方程估计比基于梯度外积估计和基于最小平均方差估计的完全非参方差函数检验方法更有效.实例分析部分采用汽车数据集,同样验证了这一检验方法的显著性.     

带有非参随机效应的稳健函数型回归模型（英文）

拓展的t过程对异常值稳健并且拥有高斯过程很多优良的性质。为此利用拓展的t过程先验提出了一个带有非参数随机效应的函数型模型,并在模型里考虑了个体效应的异质性、灵活的均值函数、非参协方差函数和稳健性。并进一步提出了基于似然的估计方法,给出了参数估计的信息相合性,最后通过模拟研究和实际数据分析来验证所提的方法。     

半参数回归模型的局部多项式光滑

利用最小二乘局部多项式方法建立了半回归模型参分量和非参数分量的局部多项式估计,在适当条件下,得到了它们的渐近正态性和最优弱收敛速度。     

变系数部分非线性模型的分位数回归估计

研究纵向数据缺失下变系数部分非线性分位数回归模型的估计问题.利用逆概率加权法结合分位数回归给出参数估计和非参估计;在一定条件下,证明了所给估计量的渐近正态性;通过数值模拟,验证了所提方法的有效性.     

基于有参和无参分析的风电功率短期点预测值置信区间估计

根据风电场实际风速数据分布满足威布尔分布和正态分布,对风速满足正态分布的风电场功率概率分布进行详细推导、分析了基于两种风速分布的风电场短期点预测功率与未来实际风电功率偏差的概率求取,短期点预测风电功率波动的置信区间估计;同时,也采用非参数法进行风电功率短期点预测值的置信区间估计.通过对两组分布规律不一样的原始数据分析,求点预测风电功率的置信区间,并把有参和无参区间估计进行比较,验证了方法的实用性和有效性.     

水文地质求参实际问题探讨

针对野外水力试验常遇到的四种实际情况，根据非稳定井流理论和势函数叠加原理导出了它们各自的求参公式。对于单孔稳定抽水试验可用水位达到稳定之前的非稳定资料求参；而提水试验可通过把提水过程概化为连续的非稳定抽水过程，再利用其水位恢复资料求参；其它两种情况也是利用稳定之前的非稳定资料和水位资料求参的。     

单函数指标非参数回归估计的一致几乎完全收敛

文章研究了单函数指标非参数回归模型的估计问题,利用Kolmogorov熵的方法,基于时间序列函数型数据,在α混合相依序列下,获得了模型中非参数回归函数算子核估计的一致几乎完全收敛及其收敛速度,推广了现有文献中的相关结果。     

利用RBF神经网络实现对非相参积累检测系统中阈值的精确估计

在非相参积累检测系统中 ,容易得到雷达虚警概率关于阈值的解析表达式 ,但难以得到阈值关于虚警概率的解析表达式 ,利用径向基函数 (RBF)神经网络具有良好的逼近任意非线性映射和快速收敛的特点 ,提出了一种精确估计阈值的RBF神经网络方法。仿真结果表明 ,本方法可得到较高的阈值估计精度     

含辅助信息的最小非参似然比估计和检验

当前,拟合优度检验已经比较完善,但仍存在对总体分布已有信息利用不足或者直接丢掉这部分信息的问题.为了实现对已有信息的充分利用,首先借助经验似然的思想与最小非参似然比统计量的形式,给出含辅助信息的最小非参似然比统计量;然后利用最小非参似然比估计与检验性质的研究方法,得到含辅助信息的最小非参似然比估计量,并考察检验统计量的相合性、稳健性,同时得到其在复合零假设下的极限分布.这些结论在一定程度上可以丰富和完善拟合优度检验与非参数估计的一些理论.     

基于改进无迹卡尔曼滤波的多径估计算法

【目的】在导航定位系统中，基于卡尔曼滤波框架的多径误差抑制算法是提高定位精度的有效方法。但是，在算法的过程噪声和观测噪声协方差初值的选取不当时，会导致估计结果误差很大甚至发散。另外，由于此类算法是基于最小均方误差准则，算法在受到非高斯噪声干扰时尤其是重尾非高斯噪声，会出现估计精度显著下降的问题。【方法】为了在高斯噪声和非高斯噪声下都能够保持较好的多径估计结果提高定位精度，本文提出一种自适应最大相关熵无迹卡尔曼滤波(adaptive maximum correntropy unscented kalman filter, AMCUKF)多径估计算法，算法在观测更新过程中引入最大相关熵作为优化准则，以解决在非高斯噪声下的估计精度下降的问题，在噪声协方差更新过程中用观测量的残差序列对噪声协方差矩阵进行递归更新，取代过程噪声和观测噪声协方差初值的选取。【结果】在高斯噪声和非高斯噪声下分别进行了仿真实验，通过与两种基于卡尔曼滤波框架的估计算法进行对比表明，AMCUKF多径算法不仅能够在高斯噪声下保持较好的多径估计结果，而且在非高斯噪声下也能够保持更高的多径估计精度，有效抑制非高斯噪声的干扰。     

非参数技术理论及应用综述

非参数技术中一个最重要的内容是估计方法，常见的非参数估计方法有核估计、局部多项式估计、近邻估计等。光滑参数的选取、“维数灾难”与边界点问题也是与非参数技术有关的重要内容。非参数技术的一个重要的应用是应用在时间序列模型中。     

基于区间数据的非参数Bayes估计

基于Dirichlet过程为先验分布,给出区间数据下总体分布非参数Bayes估计的表达式;通过对常用分布的随机模拟,阐述几类先验分布对估计效果的影响;最后,与参数极大似然法比较,证明所构造的方法具有相近的估计效果.      

广西城镇居民人均收入和消费的非参数回归估计

本文尝试用非参数回归方法研究居民人均可支配收入与消费的关系,应用非参数局部多项式估计方法对广西1980年~2010年城镇居民人均可支配收入与消费数据进行实证分析,克服了传统线性回归模型在讨论居民人均可支配收入与消费关系的不足。实证结果表明非参数回归方法优于线性回归方法.     

Archimedean Copula函数的参数估计

给出Archimedean Copula函数中参数的一种新的估计方法.通过计算机模拟,把此方法与Genest和Rivest的非参数法进行了比较,得出新方法能更有效的估计Archimedean Copula函数中的参数.最后用新方法和Genest和Rivest的非参数法对国内的上证A股指数和上证B股指数进行了实证分析,分析结果表明新方法更有效.     

相依序列方差变点的非参数统计分析

基于严平稳β-混合过程,建立回归函数和条件方差函数形式均未知情况下的自回归异方差模型方差变点的估计方法;并给出变点检验统计量渐近正态性的证明,由此得到方差变点的检验方法;最后,通过数值模拟,展示估计方法的有效性.     

最小Hellinger距离方法在扩散过程参数估计中的应用——基于转移密度的估计量

为了研究扩散过程的参数估计问题,本文基于最小Hellinger距离的定义给出了利用转移密度构造的参数估计量.首先定义了转移密度的非参数估计量并研究了它的性质(一致收敛性以及渐近正态性),然后通过最小化扩散过程的转移密度和该密度的一个非参数估计量之间的距离构造扩散过程的参数统计量,实现这一统计量的一致收敛性和渐近正态性.最后为了强调说明该方法的可行性,本文将这一方法应用于几何Brown运动和CEV模型这两个例子.     

动态概率模型跟踪性能退化的实时可靠性评估方法

针对实时可靠性评估中先验信息难以获取、分布假设不符合实际情况的问题,提出一种基于动态概率模型的实时可靠性评估方法.采用Parzen核密度估计构造滑动概率神经网络,使用滑移时间窗进行统计样本的动态选择,以非参数方式实时估计性能退化数据的条件概率分布,将超过失效阈值的分布函数值作为可靠性指标,来实现个体设备无先验信息条件下的可靠性评估.通过对高压水除鳞泵和加热炉风机失效过程数据的分析,验证了该方法的可行性和实用性.     

VaR与ES的非参数估计的统计分析

利用VaR与ES最新的非参数估计方法,不依赖于分布假设,对上证指数做实证分析,并对N天的VaR的计算方法进行研究.研究结果表明,在样本容量较大的情况下,VaR与ES的非参数估计方法有较好的效果;曲线回归方法计算N天的VaR的效果明显优于正态假设下计算的效果.     

Robust function-on-function regression model with nonparametric random effects

Extended t-process is robust to outliers and inherits many attractive properties from the Gaussian process. In this paper, we provide a function-on-function nonparametric random-effects model using extended t-process priors in which we consider heterogeneity of individual effect, flexible mean function, nonparametric covariance function and robustness. A likelihood-based estimation procedure is constructed to estimate parameters involved in the model. Information consistency for the parameter estimation is provided. Simulation studies and a real data example are further investigated to evaluate the performance of the developed procedures.     

洪水频率分析的非参数密度变换模型研究

以非参数统计理论为基础,把变换理论和非参数统计理论结合起来,建立了洪水频率分析的非参数密度变换模型．通过变换,改进了非参数核密度估计方法,避开了窗宽选择问题,提高了小样本的估计精度．