消费函数的季节性协整分析-北京数据的实证研究

本文对于１９８７－１９９６年的季度数据分别原数据和对数数据在３个频率处进行了季节性协整检验，分析了风险水平的特征，得出了季节性调整可能破坏协整性的结论     

随机右截断情形下连续过程生存函数的估计及其性质

截断数据是生存分析的重要研究内容，而以往关于截断数据的讨论仅限于离散场合．本文将截断数据的问题推广到连续场合，对右截断下连续过程的生存函数的估计进行了讨论，并进一步证明了估计量的强相合性．     

KMV模型关系函数推测及其在中国股市的验证

在中国这样一个缺少足够信用数据的新兴市场，KMV模型直接利用股票市场的数据进行信息管理，具有广阔的应用前景。然而，KMV模型σA和σE的关系是随市场不同而变化的。本利用中国股市的数据，得出了适应中国市场的σA和σE的关系函数，初步实现了运用期权理论对中国上市公司的信用风险进行估测，具有相当的理论和现实意义。     

分组数据的Bayes分析—Gibbs抽样方法

分组数据是可靠性试验中常见的一类不完全数据，由于似然函数比较复杂使Bayes分析很困难。本文利用Gibbs抽样方法，对分组数据的Bayes分析就容易实现，在寿命分布是威布尔分布情形，本文还给出了Gibbs抽样和Metropolis算法杂合的抽样方法，最后还讨论了Gibbs抽样方法的一些特点，并通过一些模拟结果对现有的几种处理分组数据的方法进行了比较。     

适应于纵数据的随机效应模型中参数的局部影响诊断

本根据纵数据既包含个体又包含个体不同状态的特点，针对适应于纵数据的随机效应模型提出两种便于合理分析数据的扰动方案，并给出扰动对参数估计局部影响的各种计算公式和寻找影响点的方法。通过对Ｃａｍｂｒｉｄｇｅ过滤嘴中提取尼古丁含量的实验室间数据进行分析表明我们的分析结果不但包含了以前许多学用不同的方法对这组数据所进行的所有有关影响点方面的分析结果，而且还获得了一些新的结果。     

无失效数据的Bayes和多层Bayes分析

本文推广了文献[6]的结果，对指数分布无失效数据的失效率，给出了Bayes估计、Bayes置信上限以及多层Bayes估计，从而可以得到无失效数据可靠度的估计，最后，结合实际问题进行了计算。     

截尾线性模型参数的一迭代估计法

本文提出了一种估计截尾线性回归参数的方法：先把数据分组，然后迭代地对分组数据进行调整，每一步基于调整的数据对参数作ＬＳ估计．经过一个其次数可以事先确定的迭代，得出参数的最终估计．证明了这一估计的渐近正态性，并指出了对参数作大样本置信区域的方法．     

基于最优估计的数据融合理论

本文提出了一种最优加权的数据融合方法，分析了最优权值的分配原则；给出了多源信息统一的线性融合模型，使其表示不受数据类型和融合系统结构的限制，并指出在噪声协方差阵正定的前提下，线性最小方差估计融合和加权最小二乘估计融合是等价的；介绍了数据融合中的Bayes极大后验估计融合方法，给出了利用极大后验法进行传感器数据融合的一般表示公式；最后以两传感器数据融合为例，证明了利用Bayes极大后验估计进行两传感器数据融合所得到的融合状态的精度比相同条件下极大似然估计得到的精度要高，同时它们均优于任一单传感器局部估计精度。     

利用平行数据模型研究中国20个省市消费、收入之间的关系

以中国20个省市的21年的城镇居民人均年生活费支出，城镇居民人均年可支配收入的平行数据为样本，建立消费函数模型．利用固定效应模型设定的假设检验方法，检验出中国20个省市之间不能建立统一的消费函数模型，将数据按消费倾向大分成三组分别建立消费函数模型．再利用LL平行数据单位根检验方法对三组消费、收入的平行数据进行单位根俭验，结果表明已建立的回归模型中不存在伪回归现象．     

灰色预测模型的再拓广(英文)

本文通过用对数函数对原始数据列｛ｘ（０）（ｋ）｝进行预测，又提出用幂函数对原始数据列进行变换，以提高离散数据的光滑度。在此基础上再将对数变换与幂函数变换两者结合起来，产生一种新的变换——“对数函数—幂函数变换”，达到了进一步增加数据的光滑度，提高预测精度的目的。     

指数分布无失效数据的多层Bayes分析

韩明等．指数分布无失效数据的多层Ｂａｙｅｓ分析．数理统计与管理，１９９８，１７（４），２４～２７．本文对指数分布无失效数据的失效率，在先验分布为Ｇａｍｍａ分布时，给出了多层Ｂａｙｅｓ估计。最后，结合实际问题进行了计算     

复杂设计下类均值复制与类加权均值复制的比较（英文）

复制数据是处理抽样调查中数据项目缺失的一种常用方法。在两种常见模型及复杂抽样设计下，本文对处理数据项目缺失的类均值复制和类加权均值复制方法进行了对比。     

基层系数在工资收入分配分析中的作用

本文用曲线拟合法计算基尼系数，再以相关指数检验其拟合质量的方法，对内蒙古医学院１９８７年的６９９名知识分子月工资收入情况进行了统计分析，说明平均主义严重．给工资政策持行情况提供了数据反馈信息，为工资制度的改革提供了参考数据．     

基于ICA的时间序列聚类方法及其在股票数据分析中的应用

时间序列聚类分析是时间序列数据挖掘中的重要任务之一，通常由于时间序列数据的特殊结构，导致一般的聚类算法不能直接应用于时间序列数据。本文提出了一种基于独立成分分析与改进^一均值算法相结合的时间序列聚类算法，该算法首先利用独立成分分析对时间序列数据进行特征提取，然后利用改进￡．均值聚类算法完成对时间序列特征数据的聚类分析，从而得到了一种新的基于特征的时间序列聚类方法。为了验证该方法的有效性和可行性，将其应用于实际的股票时间序列数据聚类分析中，取得了较好的数值结果。     

灰色预测模型的再拓广

本通过用对数函数对原始数据列{x^(0)（k）}进行预测，又提出用幂函数对原始数据列进行变换，对提高离散数据的光滑度。在此基础上再将对数变换与幂函数交换两结合起来，产生一种新的变换——“对数函数—幂函数变换”，达到了进一步增加数据的光滑度，提高预测精度的目的。     

概率型数据模糊化方法研究

在实际中用一个精确量很难描述一个比较模糊的概念，如好坏、高低等，而用模糊数学方法往往能很好地解决这类问题。在模糊评估和模糊控制中，常常碰到隶属度如何确定或将精确数据如何模糊化的问题。本文采用正态分布模型对概率型数据进行模糊化，并针对正态分布模型存在边缘非单调性的缺陷，对模型进行了改进，最终建立了改进型正态分布模糊化模型，通过模糊化实例计算，证明这种方法是有效可行的。     

教师课堂教学质量的定量分析

本根据学生对教师课堂教学质量的评分建立指标评估体系，得到一次量化数据。对一次量化数据进行统计分析：粗差剔除，计算标准分，得到被评估在各总体中的相对位置。在此基础上，采用二次量化模型，最后得到在全校范围内的教师得分排序。     

利用SAS系统进行数据发掘——从数据到业务优势

利用ＳＡＳ系统进行数据发掘——从数据到业务优势李雪胜编译（ＳＡＳ软件研究所）一、数据发掘和业务要求“计算机为我们提供了智慧的源泉，同时也给我们留下了洪水般的数据。”——ＧｒｅｇｏｒｙＰｉａｔｅｔｓｋｙ－Ｓｈａｐｉｒｏ什么是数据发掘？作为数据发掘（Ｄａ...     

统计初步复习研究

复习目标 了解总体、个体、样本、样本容量等概念，会计算一组数据的平均数、众数、中位数、方差和标准差，并能解决与这些知识有关的应用问题；了解频率分布的意义和作用，会对数据进行合理的分组，列频率分布表，画频率分布直方图，并能解决简单的实际问题．     

参数保形插值中决定切矢的方法

由分段三次参数多项式曲线拼合成的Ｃ１插值曲线的形状与数据点处的切矢有很大关系．基于对保形插值曲线特点的分析，本文提出了估计数据点处切矢的一种方法：采用使构造的插值曲线的长度尽可能短的思想估计数据点处的切矢，并且通过四组有代表性的数据对本方法和已有的三种方法进行了比较．