文献老化B-K方程的线性回归方法

提出一种用一元线性回归求解B-K老化方程的方法，给出了线性方程的相关系数，检验了线性方程的显著性，并结合应用实例，求出实例文献的半衰期。结果表明，用本文提出的方法，通过B-K老化方程求文献的半衰期是可靠的。     

乳腺癌诊断指标的数理统计分析

以UCI机器学习知识库提供的683个乳腺癌数据为基础，利用相关分析、逐步线性回归和主成分分析等数理统计方法，对用于诊断检测乳腺癌各指标间的相互关系及主要判断指标进行了深入研究，指出细胞大小的均匀性(X2)、细胞形状的均匀性(X3)是检测乳腺癌诸指标中最重要的指标。     

回归函数非线性小波估计的优良性

在X服从区间[0,1]上的均匀分布的假设下,证明了回归函数的非线性小波估计中小波系数的无偏性和一致性.并证明了设置二次阈值情况下,小波系数的估计更有效.     

非线性时间序列的重构及预测

采用自适应前馈网络算法(AFN)进行非线性时序预测，对网络结构设计进行详细的探讨，并应用该方法对经典非线性时间序列数据进行预测，与传统预测方法(TAR)比较，结果证明此种方法具有较好的效果，网络的结构得到了简化。不仅满足了误差目标的要求，而且提高了网络的推广能力。且AFN方法可以对时间序列数据间的关系给出一种基于贡献率的解释。     

龙岩文化回归母体的历史认同

龙岩文化是闽南文化的一部分,闽南文化是龙岩文化的母体文化,龙岩文化与闽南文化具有历史的同源性、同构性和同质性,其历史渊源的传承关系与血亲关系不可分割.历史上,客家文化与闽南文化在相冲撞的过程中,龙岩文化成为闽南文化与客家文化亲密接触的历史金桥,龙岩文化为两大民系文化大融合做出了贡献.如今,客观地认同龙岩文化回归闽南母体文化,具有较大的历史意义和时代价值.     

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。     

拟回归标度参数不相关估计的估计量

在拟回归假设条件的基础上，本提出对拟回归原型的未知标度参数独立进行估计的方法，新方法不仅具有很高的计算效率，而且标度参数的估计量之间不再具有相关性，当样本容量很大的时候，新方法能够达到原方法(献[1]，An and Owen的方法)的计算精度．在章结尾给出了计算机模拟结果。     

Logistic回归模型的Bayes分析

本文应用Bayes观点讨论了logistic模型中的参数估计问题。     

变系数Logistic模型估计及其应用

以线性Logistic模型为基础,通过假定其中的回归变量系数是某一度量空间中点的任意函数,提出了一类有广泛应用背景的变系数Logistic模型.该模型提高了线性Logistic模型的灵活性和适应性.基于局部加权最大似然估计方法,系统讨论了变系数Logistic模型的拟合,以及与之相关的局部权系统和其中光滑参数的确定.最后,探讨了本模型在判别分析中的应用.     

非线性时间序列建模的混合GARCH方法

在文献[1]的基础上，首次提出混合广义自回归务件异方差（Mixture Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic Model简记MGARCH）模型；给出并证明了MGARCH模型的一阶平稳性的充分必要条件及二阶平稳性的充分务件；给出该模型参数估计的EM算法：利用BIC定阶准则对MGARCH模型的各成份进行定阶；计算结果表明该模型对金融非线性时间序列中存在的变异率现象具有较强的描述能力，有广阔的应用前景。