广义I型逐阶区间删失混合Weibull数据的参数估计

源于有限混合总体的广义I型逐阶区间删失数据参数估计方法的研究不多,基于有限混合Weibull模型,讨论Expectation-Maximization(EM)算法对广义I型逐阶区间删失数据参数估计的有效性及其改进。首先给出估计参数的EM算法,通过仿真算例,说明EM算法对广义I型逐阶区间删失混合数据参数估计产生了过度迭代现象,进而,提出了停止EM算法的加权绝对偏差信息准则。改进的EM算法改善了EM算法无法确定参数估计停止迭代时刻的不足,在选择适当初值后,可快速获得满意的参数估计结果。仿真算例验证了该方法的有效性。     

国内期刊亮点

正删失分位数回归模型基于扩展兴趣信息准则的平均估计中央财经大学统计学院孙志猛结合分位数回归技术,基于删失回归模型,把Claeskens和Hjort的传统兴趣信息准侧(focusedinformation criterion,FIC)扩展到兴趣向量的情形,提出扩展的兴趣信息准则(extended focusedinformation criterion,E-FIC),有效解决了同时针对多个兴趣参数的平均估计问题,并且对     

左截断右删失数据下几何分布参数的点估计

证明了左截断右删失数据下几何分布参数极大似然估计的存在唯一性,给出了由EM算法得到的参数的迭代公式,进行了随机模拟试验,结果表明参数的MLE和EM估计的精度都较高.     

矢量势A的物理意义

指出了对矢量势(?)物理意义的不同描述,给出了矢量势同相互作用能、矢量势同场动量的相互关系,目的是进一步明确矢量势(?)的物理意义.     

基于EM算法及Cox回归模型下右删失数据的研究

右删失数据是删失数据中最常见的数据类型,通常出现在数学、医学和科学研究等领域,由于受到外界因素的影响和在实验过程中研究对象起始和结尾发生的结果不同就使得实验中发生了右删失数据。因此,在数据分析时处理产生的删失数据是最为关键的一步。旨在处理右删失数据的方法为EM算法和Cox回归两种方法,这里主要研究产生右删失数据的过程,并深入了解EM算法和Cox回归方法的基本思想。     

《中国科学技术大学学报》2014年第44卷 总目次

正~~     

φ-混合删失模型中密度函数K-M估计的r-阶相合速度

在生存时间与删失时间为 φ 混合序列的情况下,研究并获得了随机删失模型概率密度函数 ｆ（ｘ）的 Ｋ Ｍ（ｋａｐｌａｎ Ｍｅｉｅｒ）估计 ｆｎ（ｘ）的 ｒ阶相合速度。     

一种新的高效高精度隐式矢通量差分方法

现代流体机械都向着高效率方向发展,航空发动机、工业燃气轮机、蒸汽轮机等现代原动机还不断提高功率,因而必然会对其通流部分的设计提出更高的要求。而其内部流动结构极为复杂,有二次流、边界层的发展转捩现象、分离、再附以及级间的干涉等等,现代叶栅还有部分工作在亚音、部分工作在超音的跨音流动状态。因此对流场的研究、设计应从两方面着手,一是粘性绕流问题;另一是内部的跨音流动。     

基于混合DEM数据存储结构的三维地形可视化

为了解决三维地形可视化中的海量数据快速高精度渲染问题,基于创建三维地形所使用的两种主要数字高程模型TIN（Triangulated Irregular Network）和GRID,研究了模
型采样点的分布特征、各自优缺点以及存储数据结构,给出了构建混合DEM（Digital Elevation Models）模型的方法,详述了构建混合模型,计算地形复杂度的方法,混合模型的数据结构及三角网生成算法。通过实验说明了混合模型用于三维地形可视化的优势。     

独塔悬索桥基本参数研究

基于挠度理论以及等代梁法,分析矢跨比和高跨比对主缆和索塔用量的经济性影响和结构受力变形的影响,得出矢跨比和高跨比在经济性和结构刚度方面的各自适用范围.为验证建议范围内的矢跨比和高跨比可以满足结构经济性的同时亦满足结构的受力变形要求,试设计一座独塔双主跨悬索桥,并与中国某三塔悬索桥进行比较分析.结果表明:独塔悬索桥主缆用...