关于一类线性趋势回归信度模型随机效应的分析

本文讨论了具有线性趋势回归信度模型的随机效应,首先推导了检验的score统计量,然后利用Monte-Carlo方法模拟了检验的功效。     

回归模型中的异方差性检验及分析

本文首先导出非线性回归模型中，当权函数具有较一般形式时异方差性检验的Ｓｃｏｒｅ检验统计量，然后讨论了线性模型中自变量或因变量的扰动为Ｓｃｏｒｅ检验统计量的影响，最后给出了两个应用实例。     

具有AR(2)误差非线性回归模型的联合检验

在讨论了具有AR(2)误差的非线性回归模型相关性和异方差性的联合检验的基础上, 首先导出了关于误差相关性和异方差性的似然比检验统计量和Score检验统计量, 然后根据参数正交变换, 得到了修正的似然比检验统计量和修正的Score检验统计量, 推广了文献［1］的结果。     

DBL(1,0,1)误差非线性回归模型相关性和方差齐性的检验

讨论了具有双线性DBL(1，0，1)误差的非线性回归模型的相关性和方差齐性的检验问题，用Score检验方法给出了双线性项检验以及相关性和方差齐性同时检验的检验统计量，并用随机模拟验证了检验方法的正确性；推广和发展了具有线性序列误差回归模型的结果；最后将结果应用于DBL(0，1，1)误差的非线性回归模型。     

具有通胀因子的平衡分位回归信度模型

保险数据经常表现为尖峰或厚尾的形态,而经典的信度模型并不能有效反映分布的上尾和下尾信息,同时考虑保费的安全负荷性以及通货膨胀对未来保险期间对保额的影响.在分位数视角下用平衡损失代替均方损失,通过利用样本分位数充分利用所有数据的信息,建立了具有通货膨胀因子的分位数信度模型,扩展了经典的信度模型,为保险公司提供了一种根据实际情况选择不同的权重,制定更符合实际保费的方法.     

广义非线性混合效应模型的变离差检验

应用混合效应方法研究了广义族非线性模型的变离差检验问题。对离散和连续两类指数族分布，提出了若干个有效的检验统计量，所有统计量都可用简单、便于计算的矩阵公式来表示，这些结果和方法可应用于广泛的实际问题与实际模型并利用务浆渗透数据来说明方法的有效性。     

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.     

含方差扩大的一般均值漂移模型的Score检验统计量

该文研究了含方差扩大的一般均值漂移模型中漂移量的存在性检验问题.利用Score函数和Fisher信息阵,获得了检验的Score统计量.     

线性回归模型中估计与检验的稳健性

本文讨论线性回归模型中回归系数的最小二乘估计和似然比检验统计量的稳健性,分别给出了充要条件,充分条件和必要条件;并给出这些结果在两阶段抽样回归模型中的应用。     

针对零膨胀模型的Score检验及其在自然灾害分析中的应用

为了解释计数数据相对于普通的泊松分布存在过分多零的问题,一类零膨胀泊松混合回归模型被提出来。目前,该类模型已被广泛应用于生物医学、金融保险等研究领域中。而针对计数数据是否存在零膨胀的检验对于模型的选择是至关重要的。针对零膨胀是否存在的问题,提出了一种Score检验方法,并通过模拟研究考察了其检验统计量在原假设下的抽样分布与经验势,验证了该检验方法的可靠性。在零膨胀存在的情况下,结合数据分解技巧与Gibbs抽样方法对所有参数进行了估计。最后,利用一个关于森林火灾的实例对以上方法进行了进一步说明。     

模糊随机向量的性质及在回归模型中的应用

研究了模糊随机向量的性质,并将其应用于带有随机干扰的模糊线性回归模型,得到了它的渐进无偏模型,给出了它的近似最优估计。     

一种改进的线性回归预测模

用最小二乘法求解线性回归预测方程的回归系数时,计算量比较大,针对这个问题,提出一种改进的线性回归预测模型,该模型和其它预测算法配合,能够对若干种药品的销售额进行预测,挑选的药品种类越多,效率越高。最后通过具体实例验证了该模型是可行、有效的。     

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。     

线性过程误差下的半参数回归模型

对半参数回归模型:Yni=β·tni+g(xni)+εni,1≤i≤n。本文利用最小二乘法和一般非参数统计方法,定义β,g的估计量^βn,gn,在误差为一般弱平稳线性过程序列时,获得了^βn,gn的相合性及r阶矩相合性。     

具有结构变化的线性回归模型的局部影响分析

利用曲率方法研究具有结构变化的线性回归模型的局部影响,分别得到了在自变量、因变量和加权扰动下相应的诊断统计量,并通过具体的数值实例说明了本文结论的有效性.     

基于多元回归模型下人体吸氧效率的预测

研究人体吸氧效率与人体重要指标因素的相关性,首先利用R统计软件对人体吸氧效率与重要指标因素进行多元线性回归建模,其次,对该模型及回归系数的显著性分别进行F检验和t检验,剔除掉冗余及共线性指标,确立一个合理且有效的的多元回归模型.最后,利用回归模型进行预测并分析该模型的实效性.为指导人体生理健康及研究应用提供了较好的参考价值.     

基于可信性均值-方差-偏度-正弦熵的投资组合模型

通过引入可信性理论和偏度约束,分别建立了同时满足随机不确定和模糊不确定情形的均值-方差-偏度-正弦熵多目标投资组合优化模型（Mult-M-V-S-SE）和含有收益及风险系数的单目标投资组合优化模型（M-V-S-SE）;然后运用马尔科夫方法预测模糊收益率,利用遗传算法优化模型投资策略,通过上海证券交易所数据进行实证比较。结果表明：Mult-M-V-S-SE和M-V-S-SE两模型效果均超过均匀投资策略（MEAN）;M-V-S-SE模型灵活且稳定,更具有优势,在满足投资者需求的同时可实现更高的累计收益。     

有约束的多元线性回归模型的Mi nimax估计

在损失函数tr(B-B)'A(B-B)下给出B在线性估计类中的Minimax估计,研究了其性质.在一些特殊的情形下,该估计包括了多元功效岭回归估计(Ridge regression estimation),多元Stein估计等.