非寿险业务未决赔款准备金的两阶段广义线性模型估计

本文以非寿险业务未决赔款准备金估计的确定性方法-PPCI法的思想为基础,分两阶段建立广义线性模型,分别对索赔次数和已发生每案赔付额进行估计,进而得到未决赔款准备金的估计值,并对模型的预测误差进行估计。文中通过一个实例对所述方法进行验证,并从预测误差的角度与其它模型进行比较。最后对该模型特点进行了总结。     

中国能源需求的半参数模型

本文构建半参数回归模型研究中国能源需求与经济发展之间的关系，采用两种估计方法对模型进行参数估计，并与简单线性回归模型作比较。研究结果表明：该模型的有效性和预测能力更优良，且更好的揭示了中国能源需求与经济发展之间的均衡增长关系。     

有消费或投资的华氏宏观经济模型

本文对华罗庚教授的宏观经济模型进行了推广 ,在原来模型的基础上 ,分别增加了消费、投资 ,得到两种不同的模型 ,并对模型具有经济意义的解进行了研究     

突发交通事件非参数诊断的变点统计方法研究

针对智能运输系统(ITS)项目特别是先进的出行信息系统的开发，建立了突发交通事件非线性非参数诊断的变点统计方法。依据交通流理论，结合均值变点模型，对变点搜索的最小二乘法和局部比较法进行了研究。利用在英国南安普敦市检获的实际数据对上述两种算法进行了标定，并对模型进行实际应用。结果显示上述方法对突发事件检测具有很高的灵敏度和有效性。     

具有相关误差的多元线性模型的更新方程

已知的线性模型的更新方程是在对模型加了不相关误差结构的约束, 或只对带有固定参数的一元线性模型考虑的. 本文考虑具有相关误差的多元线性模型下的更新方程, 给出了在补充参数, 数据或指标时, 未知参数阵的最佳线性无偏估计及残积阵的更新方程. 公式适用于固定参数与随机参数两种情形.     

加速失效时间模型的贝叶斯参数估计和变量选择

本文主要考虑利用贝叶斯方法分析加速失效时间模型.在该模型中,误差项的分布为未知并采用Pólya Tree分布进行逼近.本文利用贝叶斯Lasso和马尔科夫链蒙特卡罗方法对模型进行参数估计和变量选择.模拟结果显示本文提出的方法能准确识别模型中重要的影响因子并能得到准确的参数估计.本文最后利用此模型识别II型糖尿病人生存时间的重要风险因子.     

目标规划在大学生学习成绩预测中的应用

大学生学习成绩预测是非常有必要的。文章首先介绍了用最小二乘法进行线性回归预测的方法，并分析了其缺点，即当存在着极端的异常情况时，往往存在着较大的预测误差。其次文章介绍了另一种建立预测方程的方法——目标规划法，并详细分析了模型的建立过程。文章最后举了一实例，将两种方法进行了比较，结果证明，当存在着异常情况时，目标规划是一种较好的预测方法。     

面板数据交互固定效应模型的方差分量检验

研究了面板数据交互固定效应模型中方差分量的检验问题.首先依据模型中误差项的估计构造辅助回归模型,然后根据该辅助回归构造检验统计量,对模型中的异方差性进行检验.进一步,通过构造不同的辅助回归模型和检验统计量可以判别异方差的来源.在一定正则条件下,得到了检验统计量在原假设和备择假设下的渐近分布,并说明所提出的检验方法不依赖于误差分布.最后,通过模拟研究对本文的检验方法进行评价,说明所提检验方法是有效的.     

几种新的回归诊断图示模型及其医学应用

本文在变量选择问题的基础上，提出了一种新的图示模型──减变残差图。并给出它的两种推广形式：均值平移异常值检验图和部分影响诊断图。通过它们不但可以容易地考察一个变量在模型中的作用和检验异常值，而且可以诊断样本点对模型和变量的影响大小。     

捕食模型高精度参数的估计

研究了捕食者模型在多种观测值条件下的非线性微分方程组参数拟合问题.首先利用龙格-库塔法进行微分方程数值计算,通过首次积分项变形建立线性回归方程,进行最小二乘拟合;其次,考虑到实验数据包含随机误差的扰动,引进正规方程组对模型进行误差分析;最后针对时间变量也出现误差,采用拉依达准则筛选,然后提出了一种较为简单的参数分段动态估计算法.     

考虑多种类型缺陷的软件可靠性模型研究

本文提出一种考虑多种类型缺陷的软件可靠性模型,并构建了缺陷检测和剔除两个过程的模型。具体分类情况,可以根据模型的检验方法(拟合准则和预测有效性度量)和模型复杂度来具体决定,如果有测试人员的分类建议或者分类数据,可以结合模型共同决定。为了说明问题,本文给出四种类型缺陷的具体模型,并对实际数据集进行了拟合。通过模型比较,验证了多种类型缺陷模型的有效性。最后,通过构建软件最优发布时间策略对模型进行了应用。研究结果为软件开发和测试提供了理论参考。     

可加模型的无交叉分位回归曲线与房价问题研究

高维数据分析是当前研究的热点话题,而在对其进行分析时,非参数方法由于其灵活,无需对模型进行假定,得到了广泛的发展和认可。其中可加模型不仅能够有效地对变量进行降维,避免"维数灾难"的发生;而且能够得到各个变量的边际效应,具有很好的解释性。为了得到更加稳健的估计量,本文考虑利用分位回归方法对可加模型进行估计。分位回归方法由于其能够全面地刻画因变量在各个分位点上的变化趋势,并不受误差分布的限制,使得该方法具有更广泛的应用性。本文综合考虑以上优势,提出局部线性最小化检验函数估计方法和局部线性双核估计方法对可加模型进行估计。并且该方法能够有效地避免可加模型分位回归曲线的交叉问题.蒙特卡洛结果显示,与传统的均值估计法相比,不论误差分布的形式,我们提出的方法更具有优越性。用北京市二手房房价数据进行实证分析,进一步验证了本文提出的估计方法。     

线性数据拟合方法的误差分析及其改进应用

利用最小二乘法进行线性数据拟合在一定条件下存在着误差较大的缺陷,为使线性数据拟合方法在科学实验和工程实践中能够更加准确地求解量与量之间的关系表达式,本文通过对常用线性数据拟合方法———最小二乘法进行了误差分析,并在此基础上提出了最小距离平方和法以对最小二乘法作改进处理.最后,通过举例分析对两种线性数据拟合方法的优劣加以讨论并分别给出其较为合理的应用控制条件.     

设备空间磁场预测的传感器布阵优化

本文研究了铁磁性设备周围空间传感器布阵的问题。我们建立了关于传感器位置和数量优化的数学模型,并通过遗传算法对模型进行求解。首先,本文选用对传感器数量和距离要求较少的旋转椭球体作为磁场远场换算的模型。在旋转椭球体模型中,传感器分布位置不当会导致磁场计算系数矩阵的条件数过大,模型将出现病态,因而计算得到的远场磁场结果不可靠。所以,本文以旋转椭球体模型中的系数矩阵条件数为优化目标,建立数学模型优化单个设备上方传感器的数量与位置分布,并利用遗传算法对模型求解。其次,通过实验验证了本模型对于单个设备的传感器位置和数量优化是有效的,且所用传感器数量少,计算结果可靠。最后,将单个设备传感器位置和数量的优化模型推广到多个设备,以两个设备为代表用同时优化和分别优化两种方法计算传感器位置,根据实验计算这两种方法都具有较高的远场磁场计算精度,但分开优化的方法在实际计算更加简便、容易操作。     

基于面积型中心误差准则的模糊组合预测模型及应用

在复杂的系统预测中,系统信息往往以模糊不确定信息来刻画,而不是实数或者区间数。本文建立了一种新的三角模糊数信息的组合预测模型。针对传统的三角模糊数端点误差准则的缺陷,提出了三角模糊数的面积型中心的概念,并给出其计算表达式。在此基础上,获得了组合预测值与各个单项预测方法预测值的中心关系式。基于面积型误差准则,构建了新的模糊组合预测模型,并证明了该模型至少是非劣性的。最后,举例说明所提出组合预测模型具有更强的有效性,并对模型参数进行了灵敏度分析。     

拓扑学在模型论中的一个应用

本文利用拓扑学方法研究了ω-范畴理论的性质，并对模型个数问题进行了讨论，获得了ω-范畴的新结果，并得到了关于模型个数的几个结果．     

弱非线性椭圆型方程的Ritz—Galerkin解法和差分解法探讨

本文给出了Ｒｉｔｚ－Ｇａｌｅｒｋｉｎ解法的收敛性，并对模型问题的块Ｊａｃｏｂｉ和平行弦方法进行了收敛性分析。Ｂｅｒｓ在１９６４年给出模型问题差分方法收敛性的证明，这里得到了块Ｊａｃｏｂｉ块ＳＯＲ、块Ｎｅｗｔｏｎ－Ｊａｃｏｂｉ和块Ｎｅｗｔｏｎ－Ｓｏｒ四种算法的收敛性结果。以上这些Ｊａｃｏｂｉ算法都适合于并行计算，最后给出两个具体数值例子。     

基于DEA方法和粗糙集的政府效率评估模型

政府效率影响政府的执政能力。评价政府效率必须考虑投入和产出之间的关系。本文首先利用DEA方法建立投入一产出多指标模型评价政府工作的相对有效性，并对评价结果进行离散化处理；然后运用粗糙集方法对离散后的数据进行分析，得出每个待评对象的综合评分。两种方法的有机结合，使得建立的政府效率评价模型既能充分反映政府效率投入一产出的特点，又能有效避免人为因素对模型的影响，以得到更合理的评估结果。     

麻疹防治中免疫接种和有效治疗效果比较的建模分析

探讨了H.E.Soper所提出的麻疹模型的解的局部稳定性和全局稳定性,并解释了其生物意义.基于麻疹周期性爆发的特征及其防治方法,作者分别提出了具有免疫接种和有效治疗两种情况下的新模型,并分别对模型进行了分析.比较了两种防控措施的模型分析结果,得到在麻疹的防治工作中有效治疗能够有效控制大规模爆发的结论.     

组合模型在我国能源需求预测中的应用

文章首先比较了不同的能源需求预测方法的特点,并选择确定性加随机性时间序列组合模型对我国能源需求进行预测,然后详细介绍了建模的过程,并对模型预测精度和参数稳定性作了评价,结果表明本文采用的组合模型是一种比较有效的预测方法,最后用该模型对我国2004~2020能源需求进行了预测。