m维AR(1)模型的统计诊断

目的基于统计诊断的影响分析,对m维AR(1)模型的数据点进行了影响分析。方法基于数据删除模型,同时引入广义Cook距离。结果得到二维AR(1)模型的参数估计诊断公式,给出了Cook统计量的计算公式。结论对m维AR(1)模型进行了初步的统计诊断。     

ZOIP混合回归模型的参数估计

针对计数数据中0和1偏多且具有"非同质性"的问题,建立了零一膨胀混合回归模型。提出一种新的算法对传统EM算法进行修正,克服了EM算法通常会使估计收敛到局部最优解上的缺陷,估计出模型参数的全局最优解。模拟试验结果说明该算法无论在计算的可行性方面,还是在收敛速度方面都表现良好。     

具有AR（p）误差的半参数回归模型的统计诊断

旨在探究具有AR（p）误差的半参数回归模型的统计诊断．首先对其误差的相关性进行了消除,然后基于数据删除模型对模型进行了统计诊断,得到了估计的诊断公式．最后运用实例说明该方法的有效性．     

新型网络任务的定价方案

本文针对"拍照赚钱"的定价分配问题,建立了任务定价与任务点到市中心的距离、会员所在的位置、任务完成能力以及信誉度等因素的关系模型,运用多元线性回归、多元逻辑回归、神经网络模型考虑到定价与会员限定预订任务限额,任务开始的时间等也有一定的关系,对其进行归一化处理后,进行训练和测试,不断调整其误差值,直到有较好的结论,最终得到较为合理任务定价方案。     

时间序列的局部影响分析

目的研究时间序列模型中一次性探测所有异常点和强影响的方法。方法局部影响分析方法。结果时间序列模型中各数据点之间存在着一定的相关结构,这种相关结构使得异常点和强影响点产生的机理及相应的分析变得复杂。克服了数据删除对时间序列样本数据相依性的破坏和忽略。得出时间序列模型影响曲率的具体计算公式,从而可以一次性探测出所有的强影响点。最后给出了具体的数值实例,说明了文中结论的有效性。结论此方法可以一次性探测出所有的强影响点,与数据删除法相比,大大简化了计算量。     

右-e wlpp半群

讨论了右-e ~wlpp 半群的基本性质和代数结构. 右-e ~wlpp 半群就是含有右中心幂等元的 wlpp 半群. 证明了这类半群是 C-wlpp半群和左正规带关于半格 Y 的织积, 同时证明了右-e~wlpp 半群是 L右可消半群M*E的强半格.