部分缺失数据两个特殊指数总体的估计和检验

讨论了在部分缺失数据的情况下,两个特殊指数总体的参数估计和基于相同总体的似然比检验。证明估计的强相合性和渐近正态性,给出似然比检验统计量的极限公布,并讨论了基于精确分布的检验问题。     

基于市场法的软件价值类比估计评估模型研究

随着软件行业的高速发展,计算机软件的价值评估受到广泛重视.基于市场法的软件价值类比估计评估模型及其应用,从评估理论出发,联系软件实际特点,构建了类比估计中的具体步骤和相似性度量的具体计算方法.研究表明,构建的计算方法克服了学术论文偏重理论的缺陷,在评估实务中的可操作性、评估结果的客观性方面得到明显改进.因此,本方法为市场法在软件评估中广泛应用奠定了基础.     

矩阵正态分布均值矩阵的可估函数的线性估计在线性估计类中的泛容许性

考虑以下问题 :设n×m随机矩阵Y有分布N(Θn×m ,σ2 (Vn×n Σm×m) ) ,0 <σ2 ≤ 1 ,即Y服从均值向量为Θ协方差矩阵为σ2 (Vn×n Σm×m)的多元正态分布 ,其中 (Θ ,σ2 )为未知参数 .类似覃红讨论均值矩阵Θ的可估函数SΘ的线性估计AY在线性估计类中的泛容许性 .称Y的分布为矩阵正态分布     

分布自由的回归函数核估计的收敛速度

设(X1,Y1)、(X2,Y2)、…是取值于Rp×R上的随机向量(X,Y)的一列i.i.d样本,回归函数m(x)=E(Y|X=x)的核估计为mn(x)=n∑i=1 YiK(x-Xi/hn)/n∑i=1 K(x-Xi/hn)在不要求X具有密度函数f(x),对分布自由,即对所有X的分布μ和在核函数改进为包括无界支撑的,甚至不可积的情形下得出了回归函数m(x)=E(Y|X=x)的核估计及在删失情形下的收敛速度.     

线性模型广义最小二乘估计的中偏差、重对数律与相对效率

对回归模型进行适当变换,得到了线性模型广义最小二乘估计的中偏差及重对数律,并且在均方误差矩阵准则下得到了Bayes（BE）估计与广义最小二乘估计的2种不同相对效率的上下界．     

ARMA模型参数的拟线性估计方法

提出了一种ARMA模型的线性估计方法,这种方法通过两次AR模型的估计来实现ARMA模型的估计。     

基于NAR模型的商品零售价格指数预测研究

基于样条估计理论,建立了我国商品零售价格指数的NAR预测模型.并应用此模型对我国2004-2007年的价格指数进行了预测分析,结果表明:相对于传统的ARMA模型而言,NAR模型能够更好地捕获我国社会商品零售价格指数的非线性特征,预测精度较高.     

基于高阶叠层矩量法的二维导体宽频带计算

文章将高阶叠层矩量法与渐近波形估计(AWE)法进行结合,用于解决高阶叠层矩量法的宽频带计算时间长的问题.分析结果表明,利用新的方法所得结果与高阶矩量法曲线基本吻合,新方法有效地降低了宽频带的计算时间,而且剖分的单元宽度要大于低阶AWE法,这有利于进一步对电大目标进行宽频带计算.     

基于DFT变换信道估计的阈值滤波改进算法

在信道估计中,传统的基于DFT的信道估计算法复杂度低于MMSE算法,性能要优于LS算法.但由于传统算法单纯地将所有样点认为是有用信道冲激响应,忽略了噪声的影响.提出了一种基于2次噪声估计原理的改进算法,算法首先利用循环前缀长度以外的序列点估算出噪声方差,再利用估算出的噪声方差将循环前缀长度以内的噪声样点区别开,利用新的噪声样点进行2次噪声估计得到门限值,从而对信道时域冲激响应进行阈值滤波,进一步消除噪声对系统的影响.仿真结果表明,改进后的算法性能优于传统算法.     

一类神经传导方程的修正的变网格有限元方法

研究了在神经传播过程中的一类非线性拟双曲方程的初边值问题．对二维情形应用常规变换，在常规的变网格有限元格式的基础上，提出了一种改进的变网格有限元格式，通过细致的分析和估计得到了最佳阶模误差估计结果，并使时间精度提高一阶．最后作了数值实验，说明方法是高效可行的．