应用加速失效时间模型研究方形黄鼠蚤松江亚种的生存危险率

利用生存分析的方法,建立了方形黄鼠蚤松江亚种在未吸血的雌蚤和雄蚤,吸一次血的雌蚤和雄蚤,喂血雄蚤和喂血雌蚤4种水平下的加速失效时间模型(Accelerated failuretime models),并给出了相应模型的危险率函数表达式,得到了如下结论(1)危险率随着温度的增大而增大,随着湿度的增大而减小,且温度比湿度对蚤的生存影响大.(2)在相同的温度湿度下,生存到某天的危险率随着吸血条件的改善而降低.(3)高温低湿尤其不利于吸一次血的雌蚤和雄蚤,低温高湿不利于喂血雄蚤.(4)一般有,未吸血蚤的生存期限是1～16天.     

线性自回归模型的自回归分析

将回归模型的回归分析推广到线性自回归模型的自回归分析,获得了线性自回归模型参数的估计公式、估计标准误公式、变量的点估计与区间估计公式、总体自回归系数的检验统计量。     

线性回归模型自变量选择准则的比较分析

将一些自变量过择准则用一种统一的形式表示,并依此得到这些准则所选出的自变量个数的顺序关系,从这些关系推出所给出的广义K-L差异度准则能选取较少的自变量,同时也指出广义K-L差异度准则具有利用数据本身选择惩罚因子的优点。     

线性回归模型的广义刀切最小二乘估计

在误差为相依的情况下,讨论了线性回归模型的刀切最小二乘估计与广义刀切最小二乘估计。在均方误差意义上,广义刀切最小二乘估计优于刀切最小二乘估计,并利用算例进行了验证。     

对数线性模型的选择方法及其应用

为构造最佳对数线性模型,通过λ系数构造λ相关系数矩阵,将其作为对数线性模型中交互项选择的方法,并用于分析肺癌治疗数据。结果表明,选出的交互项可以构造最佳的模型对数据进行准确的分析,因此在应用对数线性模型分析前,先用相关系数矩阵进行探索性研究分析是很有必要的。     

一般线性回归模型最佳线性无偏估计的影响分析

讨论一般线性回归模型的影响分析问题,研究了协方差矩阵扰动和数据删除对最佳线性无偏估计的影响,给出了度量影响大小的距离测度和它的计算公式.     

约束线性回归模型回归系数的条件广义岭估计

提出了约束线性回归模型中回归系数的一种条件广义岭估计,讨论了它的优良性,证明了它在均方误差及均方误差矩阵下都优于约束最小二乘估计。     

一般线性回归模型的参数估计

传统的最小二乘估计在处理一般线性回归模型的参数β和σ2的估计问题时,若遇到异常数据模型拟和得往往不好,现提出另一种估计方法:修正的最小二乘估计.结果表明此方法在处理异常数据时具有明显的优越性.     

线性模型回归参数的Bayes线性估计

在 C.R.Rao 工作中曾指出:在线性有偏估计类中一致地改进最小二乘估计是不可能的.本文试图局部地改进最小二乘估计.本文定理1求出了线性模型的 BLE;定理2指出,近年来研究的 Stein 估计、岭估计都是 BLE;定理3表明,存在一个以原点为中心的、椭球,使得在该域内 BLE—致优于通常的最小二乘估计(LS).     

线性回归模型复相关系数的影响评价

在线性模型中，复相关系数作为模型拟合程序的度量是一个常用的统计量，但它对异常值及影响点是很敏感的，本文用数据删除法及局部影响分析讨论复相关系数的影响点的识别问题，在各种情况下都得了了相应的诊断统计量，最后用一实例加以说明。     

半参数回归模型的广义Liu型估计

提出了半参数回归模型的广义Liu型估计,并在均方误差下与Esra Akdeniz Duran等人提出的半参数回归模型的Liu型估计β∧d=（X＇X＋1）-1（X＇y＋dβ∧）进行比较,在一定条件下,前者优于后者。最后,用实例验证了该结论.     

Regional Integrated Meteorological Forecasting and Warning Model for Geological Hazards Based on Logistic Regression

Information model is adopted to integrate factors of various geosciences to estimate the susceptibility of geological hazards. Further combining the dynamic rainfall observations, Logistic regression is used for modeling the probabilities of geological hazard occurrences, upon which hierarchical warnings for rainfall-induced geological hazards are produced. The forecasting and warning model takes numerical precipitation forecasts on grid points as its dynamic input, forecasts the probabilities of geological hazard occurrences on the same grid, and translates the results into likelihoods in the form of a 5-level hierarchy. Validation of the model with observational data for the year 2004 shows that 80% of the geological hazards of the year have been identified as ＂likely enough to release warning messages＂. The model can satisfy the requirements of an operational warning system, thus is an effective way to improve the meteorological warnings for geological hazards.     

广义Logistic回归模型Bayes分析及其在林木存活率预报中的应用

通过因子分析的方法来解释观测变量的相关性,这种方法是通过引入潜在变量来直接刻画相关性。基于Bayes统计原理、方法用来解决模型的参数估计问题和统计推断,采用Markov Chains Monte Carlo (MCMC)进行统计计算。随机模拟的结果表明所提出的林木存活率预测方法是有效的。最后利用该方法对山西沁水县沁水林场的林木存活率与林分的鼠兔数关系进行了分析。     

CPI指数预测的统计回归模型

对CPI值进行预测,对我国相应部门做出正确的宏观决策有积极意义．本文采用应用非常广泛的一类随机模型——统计回归模型,首先找到关于CPI指数变化的影响因素,搜集相关的大量数据;然后通过应用主成分分析法找出影响CPI的3个主要因素;最后基于3因素的数据,通过统计分析,建立回归模型,对短期内的情况进行预测．     

一类半参数回归模型中M估计的收敛速度

考虑半参数回归模型yi=xTiβ0+g(ti)+ei,i=1,2,…,n。其中,β0是未知参数,g是未知函数。当g的估计取一类非参数权估计(包括核估计和最近邻估计)时,文章讨论了参数β0的M估计β0的强收敛速度和未知函数g的估计g*n(t)的一致强收敛速度,从而得到β0-β0=O(n-1/2(logn)1/2)　a.s.和sup|g*n(t)-g(t)|=O(n1/3logn)　a.s.。0≤t≤1     

删失回归模型中SCAD型变量选择与估计(英文)

删失回归模型是一种很重要的响应变量受限制的模型,它广泛应用于计量经济学中.基于SCAD罚函数,提出了SCAD型罚变量选择方法.该方法可选出重要的回归变量,即真参数中非零系数,同时给出非零参数相合估计.另外,证明了变量选择方法是相合的,具有oracle性质.最后,进行数值模拟计算说明所提出方法的效果。     

广义二项回归模型的影响诊断

本文系统研究了广义二项回归模型的统计诊断和影响分析方法, 给出了模型的参数估计和模型中散度参数检验的Score统计量,并基于数据删除模型和在3种局部扰动情形下,研究了模型影响分析问题,最后通过两个数值例子验证了本文方法的有效性。     

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.     

基于小波的回归分析

在变形回归分析处理前消除或减弱误差的影响,可以有效地改善回归分析的质量.通过一元回归试验对比可以看出,经过小波消噪以后,线性关系之外因素引起的数据波动性减小,拟合的效果得到了改善,线性关系显著增强.