半参数模型在GPS水准中的应用

半参数回归模型将影响观测值的因素分为线性部分和系统性部分,以此来描述客观实际,更具有灵活性和贴切性。用来逼近高程异常曲面也具有较强的解释能力。本文给出了具体模型和计算方法．并用此模型对一个大测区的GPS水准数据进行解算,获得了满意的结果。     

半参数模型约束条件下估计量的统计诊断

利用最小惩罚二乘原理构造加权惩罚平方和，导出了约束条件下，半参数模型中正规化矩阵正定时半参数平差的计算方法，用直接法得到了参数和半参数的估计量，并将此方法引入测绘领域，给出了相应的公式。     

基于高阶差分方法半参数回归模型中参数的minimax估计

基于高阶差分方法给出半参数回归模型中参数β的minimax线性估计条件,并指出差分方法下得到的最小二乘估计^βdiff为β的minimax线性估计.另外对差分项存在多重共线性的情况,指出参数β的岭估计^βdiff(k)存在minimax估计优良性的条件.     

基于半参数ARCH-M模型的风险厌恶度量

提出了风险厌恶度量的半参数ARCH-M模型,给出了两步估计方法来估计均值中的未知函数和未知参数:第一步是基于局部线性估计方法,第二步是基于极大似然估计方法.在一定的条件下讨论了估计的渐近性质.     

半参数可加模型参数的Bayes估计

研究了半参数可加模型参数的Bayes估计问题.导出了半参数可加模型中参数的Bayes最小风险线性无偏估计,同时研究了其均方误差矩阵准则下优于Profile最小二乘估计的优良性.     

基于模型函数与L-曲线的正则化参数选取方法

基于模型函数方法与修正的L-曲线准则,给出了选取正则化参数的1种迭代算法。在一定条件下,证明了所提出的选取正则化参数的算法是局部收敛的,通过数值算例验证了该方法的局部有效性。     

半参数回归模型的稳健估计

考虑半参数回归模型yi＝Ti^Tβ g(ti)-εi i=1,2,…n,先由稳健估计的原则得出β^Λ和g^Λ（t)，然后基于影响函数得出这些估计的方差——协方差矩阵。     

半参数回归模型中部分问题的直观探讨

本文针对半参数回归模型的线性回归参数的求解顺序及求解方法、非参数部分窗宽的选择、核函数的构造等进行直观探讨,以便对半参数模型有个更直观更清晰的认识,使其更好地应用于实际问题.     

基于半参数GARCH模型的上证指数实证分析

以上证综合指数2006-01-02-2012-12-31的每日收盘价对数收益率为样本,运用半参数GARCH模型对其波动性进行研究,并与参数GARCH模型进行比较,凸显出了半参数模型的优良性.     

PA误差下半参数回归模型估计的r-阶矩相合

对于半参数回归模型 Yni=β·tni+g(xni)+εni,1≤i≤n, 其中｛εni,1≤i≤n｝为PA相依误差,在适当的条件下, 得到未知回归函数g(x)和未知参数β估计量的r 阶矩相合性。     

Partial continuation model and its application in mitigating systematic errors of double-differenced GPS measurements

Based on the so-called partial continuation model with exact finite measurements, a new stochastic assessment procedure is introduced. For every satellite pair, the temporal correlation coefficient is estimated using the original double-differenced (DD) GPS measurements. And then, the Durbin-Watson test is applied to test specific hypothesis on the temporal correlation coefficient. Unless the test is not significant with a certain significant level, a data transformation is required. These transformed measurements are free of time correlations. For purpose of illustration, two static GPS baseline data sets are analyzed in detail. The experimental results demonstrate that the proposed procedure can mitigate effectively the impact of systematic errors on DD GPS measurements.     

具有AR（p）误差的半参数回归模型的统计诊断

旨在探究具有AR（p）误差的半参数回归模型的统计诊断．首先对其误差的相关性进行了消除,然后基于数据删除模型对模型进行了统计诊断,得到了估计的诊断公式．最后运用实例说明该方法的有效性．     

磨削高精度螺旋插齿刀的通用数学模型研究

给出用指形砂轮磨制螺旋插齿刀的通用CAD/CAM数学模型 ,并结合具体算例验证了方法及模型的可靠性     

一类混合序列下半参数模型估计的强相合性

目的在混合随机误差下证明半参数回归模型参数估计的强相合性质。方法利用引理不等式及已给条件进行证明。结果证明了参数β的最小二乘估计和未知函数g(·)的非参数核估计是强相合的。结论半参数回归模型中的参数β和非参数函数g(·)的估计量在ρ混合误差下具有强相合性。     

半参数回归模型中参数的Bayes估计

导出了半参数回归模型中参数的Bayesian最小风险线性无偏估计(BMRLUE),研究了其在均方误差矩阵(MSEM)准则、PRPC和PPC准则下相对于最小二乘加权估计(LSWE)的优良性.     

数学建模竞赛活动的一个系统化模式设计

通过结合近几年组织数学建模教学和指导学生参加数学建模竞赛的实践,设计了一个具有本院特色的数学建模竞赛活动的系统化模式。     

线性过程误差下部分线性回归模型的经验似然推断

考虑线性过程误差下的半参数回归模型,研究了回归参数的经验似然推断,证明了所提出的经验对数似然比渐近于卡方分布,由此可以构造回归参数的置信区间.     

误差为NOD样本下的非参数回归模型估计的相合性

研究了误差为NOD序列时的非参数回归模型未知函数估计量相合性问题,而NOD序列比NA序列要弱。利用NOD序列的C r不等式,Jensen不等式以及权函数相关性质,证明了其弱相合性。     

一般关系下的变精度粗糙集模型

通过分析一般关系下基本粗糙集模型的不足,定义了一般关系下的多数包含关系,借助引入的误差参数α(0≤α＜1/2),给出了一般关系下的变精度粗糙集模型.在该模型中,当α=0时,退化为一般关系下的基本粗糙集模型(Z.Pawlak模型);当|Rs(x)|·α=k时(|Rs(x)|表示元素x后继邻域Rs(x)之基数,k为非负整数),退化为常见的程度粗糙集模型.通过它与一般关系下基本粗糙集模型(Z.Pawlak模型)的比较,可以看出,在引入误差参数α后,能够使尽可能多的有用信息被提取、挖掘.从而克服了基本粗糙集模型中由于要求绝对精确的包含关系而使大量有用信息丢失的现象,并讨论了所给模型的一些性质.最后,在所给模型基础上讨论了一种广义近似空间中集合的相对可辨性、近似依赖和属性约简.