双向分类随机可加效应模型中可加性异常值（outlier）的检验

在双向分类随机效应模型中，在实际应用时人们更感兴趣的是模型的可加性。此时异常值的出现是由于它偏离了模型的可加性假设。即数据中的少部分点偏离了模型的可加性。这在实际中是一个重要问题，同时也是本文所研究的内容。本文安排如下：第二节给出模型的介绍及问题的由来；第三节导出了可加性ｏｕｔｌｉｅｒ的检验方法及检验统计量的精确分布，并给出双向分类随机效应模型中可加性异常的检验方法；第四节对相关问题进行了讨论。     

基于Bayesian方法的参数估计和异常值检测

异常值检测是当前数据分析研究中的一个重要研究领域。模型中的异常值会直接影响建模、参数的估计、预测等问题。基于模型的异常值检测,传统的做法是先对模型参数进行估计,再进行异常值检测。而异常值的存在会影响参数估计,从而导致下一步异常值检测的不可靠;反之异常值检测也会影响参数估计。针对这些不足之处,提出了基于 Bayesian 方法的参数估计和异常值检测,此方法可以将参数估计和异常值检测同时实现,具体做法是在线性回归模型中引入识别变量,基于 Gibbs 抽样算法,给出识别变量后验概率的计算方法,通过比较这些识别变量的后验概率进行异常值定位,同时给出参数的估算方法。通过大量的模拟实验,结果表明,与传统方法相比,提出的方法对异常值更灵敏。     

等级反应模型的Gibbs抽样方法

探讨了MCMC算法在多级评分项目反应模型参数估计中的实现及其估计精度.针对等级反应模型,基于数据扩充技术,提出了一种高效灵活的Gibbs抽样方法,得到了各个参数的Markov链.随着潜在变量的引入,每个参数的满条件分布为相应参数的先验分布的截断分布.这种抽样方法适用于任何类型的先验分布,不受先验分布形式的约束.对应每个...     

基于Gibbs抽样的贝叶斯金融随机波动模型分析

通过分析随机波动模型的统计结构,推断了SV模型似然函数的具体形式,据此构造了模型参数的共轭先验分布.利用贝叶斯定理获得了相应的模型参数后验条件分布.同时,为了获得模型参数的贝叶斯估计及其置信区间,设计了基于Gibbs抽样的MCMC数值计算程序,并利用上海综合指数和深圳成分指数数据进行了建模实证分析,解决了参数随机条件下金融随机波动时间序列建模问题,提高了模型预报精度.     

基于三参数Logistic模型Gibbs抽样方法的敏感度分析

通过蒙特卡罗(Monte Carlo,MC)方法研究了三参数Logistic(three-parameter Logistic,3PL)模型的Gibbs抽样方法的估计效果.首先,介绍了 3PL模型的定义和参数的先验分布;其次,介绍了潜变量的引进及Gibbs抽样过程;最后,进行了模拟实验,考虑了不同的测试长度n=10,2...     

基于Gibbs抽样法的边际密度估计

证明利用Gibbs抽样法从后验分布p(*|y)产生的Markov链转移核有不变概率测度p(*|y).利用Gibbs抽样法、Monte Carlo积分和条件概率公式相结合的方法对多元分布的边际密度进行了估计,并且证明了在一定条件下所得的边际密度估计几乎处处收敛到真实的边际密度.最后用两个实例对该结论进行说明.     

基于动态贝叶斯网络的公路交通事件算法

利用贝叶斯后验概率函数,通过不断改进有关事件发生概率的权值,充分逼近真实值．其中,对于有关参数数值的获取,我们利用Gibbs抽样,通过随机模拟,即Markov Chain Monte Carlo（MCMC）的方法,来近似得到,尽管是近似,却有很高的精确度．最后,我们用这个方法做了一个交通事件的例子,表明效果很好．     

圆形数据的异值识别

<正> 1 问题的提出在直角坐标系下测量圆零件时,其坐标原点与零件中心不可能完全重合,理论上测量不同三点便可得到一个圆的参数一圆心坐标(a,b)及半径R,由于每一测点不可能完全符合圆方程,加上测量系统的误差,因此在实际中通常采用多重测量和多点测量。人们一旦获得数据,首先遇到的问题是这些数据与其理论值是否有较大的偏差,这些具有较大偏差的数据在统计上称为异常值(outlier)。如果有,那么就要想法判别和检验它,然后把它剔除掉,以保证估计的精确性。     

Two-parameter logistic模型的Gibbs抽样敏感度分析——基于Pólya-Gamma分布

项目反应理论（item response theory,IRT）在教育与心理测量中有着重要的应用价值,其主要针对被试者的能力及被试者对测试项目的“正确作答概率”进行建模。主要讨论了两参数logistic项目反应理论模型（two-parameter logistic item response model,2PL）下基于PólyaGamma分布的Gibbs抽样方法的贝叶斯估计效果。针对2PL模型,通过Monte Carlo模拟研究了基于Pólya-Gamma抽样方法的估计效果,并讨论了该抽样方法针对不同先验的敏感度。在模拟实验中,具体讨论了测验长度、被试样本及先验分布等因素,最终汇报了2个统计量——偏差（BIAS）和均方根误差（root mean squared error,RMSE）来检验参数的估计效果。模拟分析表明,基于Pólya-Gamma的抽样方法的参数估计结果是比较准确的。     

新经济形势下汇率波动会我国出口的影响——基于面板数据的实证检验

我国在2005年汇率改革后,进一步放开了汇率波动幅度.2007年爆发的全球金融危机更是加剧了汇率震荡.选取2001年-2008年间中国与12个主要贸易出口国或地区的面板数据,分为两个对称时段,运用经典引力模型实证检验了新经济形势下汇率波动对于出口的影响.研究发现,在2001年到2004年时段,汇率波动对出口的影响并不显著,但从2005年到2008年的新经济状况下,汇率波动的增加明显抑制了出口.因此,建议在金融危机新背景下,政府应加强汇率管制以求稳定,增强本国出口商的信心,暂时不宜进一步放开汇率.     

基于Gibbs-DA算法的贝叶斯分位回归模型研究

针对分位回归模型参数的不确定性风险问题,构建了基于Gibbs-DA抽样算法的贝叶斯线性分位回归分析模型.根据非对称Laplace分布的正态-指数分布的混合表示性质,利用数据扩展方法构建了潜变量,给出分位回归模型的似然函数,推断了多元正态先验分布条件下分位回归模型参数的后验分布,证明了潜变量的完全条件分布为广义逆高斯分布;结合Gibbs抽样和数据扩展方法,设计Gibbs-DA的仿真分析方案,并将其应用于我国能源消耗问题分析.研究结果表明:贝叶斯方法可以有效地应用于分位回归的建模以及我国能源消费弹性的分位问题研究.     

一种基于离群数据挖掘的数据抽查新方法

针对传统数据抽查方法很难保证数据抽查有效性的缺点 ,结合离群数据挖掘 ,给出了一种基于离群数据挖掘的数据抽查新方法 .通过实验表明 ,该方法既能克服了随机数据抽查难以保证抽查有效性的缺陷又能克服重点数据抽查对抽查者经验的依赖 ,从而保证了数据抽查的有效性和全面性     

人民币实际有效汇率对中国外贸的影响 ——基于VAR模型的实证分析

针对人民币实际有效汇率对中国外贸的影响,选用2013年1月—2017年7月的月度数据,通过构建VAR模型,揭示了人民币实际有效汇率与中国外贸存在长期均衡关系和双向格兰杰因果关系,长期内人民币实际有效汇率对中国外贸具有负向影响,即实际有效汇率上升外贸会下降。结合实证结果,给出建议:稳定人民币汇率;增强与有密切贸易往来国的联系,减少贸易摩擦;优先推进人民币跨境结算,提高人民币交易地位。     

从数据看汇改以来我国进口贸易结构的变动

自汇改以来,人民币升值有加快的趋势.我们应以此为契机,配合我国产业结构、贸易政策和贸易增长方式的调整,优化我国进口贸易结构,加大高新技术产品和特色消费品的进口,减少贸易顺差,使进口贸易真正服务于国内经济的的发展,人民生活水平提高.     

基于Fibonacci采样的数据预处理方法研究

提高神经网络(NN)的收敛速率和预测精度一直是人工智能领域的一个挑战性问题,尽管许多研究人员已在研究中使用小批量数据训练神经网络获得了较好的效果,但是这些方法并不够灵活.针对这个问题,该文提出了一种新的数据预处理算法即Fibonacci采样算法.根据Fibonacci数列规则绘制一个新的训练数据序列,这不仅可以恢复小批...     

基于自适应采样速率交互式概率数据关联的机动目标跟踪算法

在交互式多模型和概率数据关联算法融合的基础上,又将自适应采样速率算法融合到交互式多模型概率数据关联滤波器中,提出了自适应采样速率交互式概率数据关联算法,该算法不但能有效地跟踪高速机动的目标,且能使系统的采样间隔根据目标的运动状态做自适应调整. 仿真结果表明该算法扩大了机动目标的跟踪范围,且对高速机动的目标有很好的跟踪效果和较强的跟踪精度.     

基于FPGA的多通道可变采样率采集卡设计

本文介绍了一种以FPGA为控制核心的多通道可变采样率采集存储卡,通过采用两片多通道ADC独立采样、缓存和转化的方法,实现了对飞行器内部多样化参数的混合采集及存储。文章着重从系统各模块硬件电路和逻辑时序两方面进行研究设计,并对各模块进行了实际的分析和测试,结果表明该采集存储系统性能稳定,满足设计要求。     

基于XML的异构数据交换技术

在分析异构数据交换技术研究工作基础上,提出了基于XML的异构数据交换模型,并给出了XML和RDB的映射模式。最后以基于XML的试题库模型为例,通过Java Servlet创建异构数据互换的中间件,实现异构数据的交换。     

基于ADO技术的XML数据交换

随着XML的出现和不断成熟,用XML实现Web上的数据传输已经成为一种发展趋势。ADO作为一种常用的数据访问技术,带有自己的缺陷,而它与XML正可以取长补短,建立一种新型的数据交换模型。