基于岭估计的最优预测与经典预测的最优性判别

针对有偏估计的预测问题 ,以岭估计为基础 ,以离差矩阵MDE(MeanDispersionError)和广义风险函数为判别准则 ,对广义线性回归模型 {y =Xβ +e ,e～N(0 ,σ2 W ) }的最优预测量与经典预测量的最优性判问题进行了讨论。借助矩阵不等式的一些性质 ,获得在离差矩阵判别准则和风险函数判别准则下判断两类预测量最优性的充要条件。为进一步研究基于有偏估计关于两类预测量的最优性判别问题提供了一种方法和思路     

回归函数改良核估计的收敛速度

回归函数的核估计在通常情况下需要核函数具有有界支撑 ,随机变量Y要求具有l阶矩 ,其中l>1。在核函数改进为包括无界支撑甚至不可积 ,并且去掉了对Y的矩的其它要求的情形下 ,讨论了回归函数改良核估计在完全样本及在删失样本情形下的收敛速度 ,得出了与原来情形同样的结论 ,推广和改进了文献 [1- 2 ]的相应结果     

超球上关于不变度量的(0,q)―Green式

构造Cn 中超球Bn 对于Aut(Bn)不变度量调和算子 (0 ,q)式 (n≥q 1)的Green式N(z,w) .     

非正则分布族中参数估计的最高相合阶

将相合阶问题引入到了双参数双边截断分布族与具有一个跳跃点的分布族中,在分布族具有某种光滑性质的条件下,考察了这2个非正则分布族中参数估计的最高相合阶.从而为讨论这类分布族中参数估计的有效性问题奠定了基础.     

一种基于遗传算法的数据预处理组合方法

在数据挖掘的众多数据预处理方法中，要根据不同的数据背景及特征准确的选用不同的处理方法是非常困难的。为此，提出了一种基于最小二乘法原理和遗传算法的数据预处理组合方法，该方法综合了各种算法的估计结果。实践证明，这种方法大多数情况下通用并且可靠性很高。     

核密度估计的中偏差

在一些正则性条件下，使用Gaer-Ellis定理和尾概率估计的某些技巧，得到了核密度估计在点态和一致范数下的两个中偏差定理。     

关于Banach空间中可微映象的一个注记

E是赋范空间 ,Y是Banach空间 ,g∶Ω E→Y是Fr啨ｃｈｅｔ可微映象 ,这里Ω是开的 ,作者得出 :对任意给定的v ∈Y ,y∈X ,存在u ∈Y ,使得 g(x0 +h(y +Lu) ) =g(x0 ) +h[g′(x0 ) (y+Lu) ]+h(v -h) ,这里L∶Y →X线性连续 ;这一结论在研究二阶微分方程不变流问题中起着重要作用 .     

符号函数矩阵判别法在水盐相图计算机成图中的应用Ⅱ.复杂三元水盐体系的W1-W2和m1-m2及X1-X2相图

作者以复杂的三元体系Li+ ,K+ ∥SO2 - 4 H2 O在 2 98.15K和 10 1kPa时的W1 W2 ,m1 m2 和X1 X2 相图为例 ,用符号函数矩阵判别法 (SFM法 ) ,对相图中各曲线的稳定区间及无变度点的稳定性进行了判别 ,所得结果均与实验事实相吻合 ,从而解决了此类相图的预测和计算机成图过程中的相关问题 .     

基于词形的最佳路径分词算法

在基于词形统计模型分词算法的基础上，通过以存词表结构的有效组织及改进词的匹配算法和切分算法，并以最佳路径法实现了一种快速的基于词形的分词算法，在保证了较高准确率的同时，大大提高了分词速度。     

广义协方差改进估计的优良性

对半相依回归线性系统,我们周期地使用迭加信息的方法,得出了回归系数广义协方差改进估计。这个估计系列的方差是单调不增的。它改进了回归系数的协方差改进估计。特别当m=2时,我们不对误差向量的分布及设计阵之间的关系作出任何假设,而得到广义协方差改进估计的极限便是BLUE的结果;当协方差阵未知时,得到了两步估计的表达式。