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。     

基于对角回归神经网络的转台伺服系统逆控制

针对转台伺服系统中存在的不确定性和非线性因素,提出一种基于对角回归神经网络(diagonal re-current neural network,DRNN)的逆控制方法。逆控制器由对角回归辨识网络(DRNNI)和对角回归控制网络(DRNNC)组成,利用神经网络的逼近能力,在线辨识系统的逆模型,直接将辨识器的拷贝作为系统的控制器。该方法结合了神经网络和逆系统控制的优点,能够克服系统中的不确定性和非线性因素。仿真结果表明,有效提高了转台伺服系统的动态跟踪精度,并具有较好的鲁棒性能。控制器的运算量小,能够满足实时控制要求。     

表面粗糙度的综合评定及混合谱模型

采用自回归谱分析结合改进周期图检验的方法，建立表面粗糙度的混合谱模型，以分离其中表现为离散谱的确定性谐波成分和表现为连续谱的随机性成分，并在此基础上提出综合评定表面粗糙度各种参数的方法，同时对AR模型的阶数与谐波成分识别给出较有效的经验判定方法．     

空间自回归模型中的强相合性

(n,n)表示在空间自回归模型Zij=αZi-1,j βZi,j-1-αβZi-1,j-1 εij中参数(α,β)的Guass-Newton估计,根据已知的结论:当α=β=1时,{n3/2)((^αn)-α,(^β)n-β)}收敛于二元正态随机向量分布即limn{n3/2(^αn)-α,(^β)n-β))′}(D→)N2(0,Γ),其中Γ=diag(2,2).利用双参数强鞅收敛定理,可以证明,当r<(3)/(2)时,nr(n-α,n-β)→(-0).a.e.     

线性结构关系EV模型中参数的可估性分析

从线性回归模型中参数的可估性出发，研究了常系数和变系数线性结构关系EV模型中参数可估的条件．这一条件是很一般的．     

基于改进M5′-主成分模型树的高心墙堆石坝沉降变形预测

针对高心墙堆石坝沉降变形过程动态非线性特点,建立基于改进M5'-主成分模型树的高心墙堆石坝沉降变形分析模型,在采用相关性分析甄选沉降变形影响因素和采用主成分分析将高维影响因素空间进行降维的基础上,利用该全局分段非线性模型对高心墙堆石坝沉降过程进行分析。通过与沉降量实测值对比,验证了改进M5'-主成分模型树的有效性。通过绝对差值和均方根误差2个指标对比分析改进M5'-主成分模型树与M5'模型树、多元线性回归模型、主成分回归分析模型的预测结果,表明改进M5'-主成分模型树预测沉降量具有更高的精度。     

左截断右删失数据下尺度参数与协变量相关时广义指数分布的估计及应用

在左截断右删失数据类型下,当时间变量T服从广义指数分布时,针对尺度参数是否受协变量影响建立两种模型,并用极大似然估计法给出参数估计,用Newton-Raphson算法求解参数估计.将两种模型分别应用到变压器寿命数据集和Channing house数据集中,得到了其生存函数和风险函数.     

基于神经网络分位数回归的行业成本预测研究

针对成本在经济学系统中变化的非对称,与其影响因素之间的非线性关系,提出采用神经网络分位数回归法来研究成本与各影响因素之间的联系,并进行成本预测;该方法不仅可以通过神经网络结构模拟经济系统中非线性关系,还可以通过分位数回归功能揭示各影响因素对成本整个条件分布的影响规律;通过实证结果分析,神经网络分位数回归模型相较于OLS回归模型和分位数回归模型其预测精度更高,且揭示了各因素的影响规律,所以神经网络分位数回归模型的分析结果更科学,更有价值,更有助于相关管理决策者进行成本分析、控制和管理。     

应用型本科高校经管专业统计学教学实证分析 ——以莆田学院为例

针对应用型本科高校统计学教学效果不佳的现状,在莆田学院经管类专业展开问卷调查,并采用问卷数据进行实证分析。统计分析发现,学生对统计学的使用性认知有限、努力程度不足,统计学教学和考核偏理论、缺乏实际应用等问题。因子分析表明,影响教学效果的多个变量可降维为教师教学水平、学生学习投入、专业联系度、实践教学和教材适用度5个因子。回归分析表明,这5个公因子对教学效果均存在显著影响。最后,提出相关建议:提高教师教学水平、改变学生对统计学使用性的认知、增加实践学时等。