隐马尔可夫结构方程模型及其贝叶斯估计

结构方程模型是一种含有潜变量的经典统计学模型,被广泛应用于心理学、教育学、经济学、医学等领域。隐马尔可夫模型是一种基于随机过程的统计模型。本文书结构方程模型与隐马尔可夫模型相结合,构造了一种新的模型——隐马尔可夫结构方程模型,详细给出了隐马尔可夫结构方程模型的数学定义。为了对模型的系数进行贝叶斯估计,设定了模型参数的先验分布,然后利用MCMC方法模拟参数的后验分布,计算出了参数的后验均值作为参数的估计值。最后将参数的估计值与真值进行比较,发现估计效果良好。     

隐变量交互作用分析建模及其在SAS上的实现

探讨隐变量交互作用分析的建模方法及其在SA S软件上的实现;首先阐述隐变量交互作用分析建模的原理,通过拟合一个隐变量交互作用分析示例,对加入交互作用项的统计分析结果与无交互作用项的统计分析结果进行对比;示例中交互作用项引起的变异在结果变量的总变异中占到79.20%.在应用结构方程模型分析隐变量产生的效应时,有时候不进行隐变量交互作用的分析可能会产生偏倚.     

协变量随机缺失时边际模型的广义矩估计

多元响应变量是纵向设计和横截面设计中经常遇到的一个数据类型.边际模型是探索该类数据解释变量对响应变量平均影响的一个常用工具.边际模型的一个重要特点在于,即使没有指明响应变量之间的相关结构,仍然能基于该模型构造回归参数的相合估计.本文讨论了协变量随机缺失时,边际模型回归参数的广义矩估计问题.使用逆概率加权和多个不同基底工作相关结构,我们得到了一组估计方程;本文通过极小化该估计方程组对应的二次推断函数构造目标参数的估计量.我们证明了估计量的渐近正态性,并通过随机模拟和初中数学成绩的实例分析考察了估计量的有限样本表现.     

特定条件下广义伯努利方程的求解方法及其应用

将伯努利方程进行推广,给出了广义伯努利方程的一般形式,进一步分别利用全微分法和变量替换法推导了在特定条件下求广义伯努利方程的隐式解公式.同时将该公式用于求解Gompterz模型和Riccati模型.     

一类离散变量的回归模型

在实际工作中,建立离散变量的回归预报方程是一个不可回避的问题。本文采用了将回归模型化成方差分析模型的统计思想,并将正交试验法应用于试验的方案设计,给出了离散变量回归模型参数估计的一种简单的计算方法,讨论了模型的应用,列举了它在生物和成矿预测方面的应用实例。     

结构方程模型评价体系的可比性问题

随着结构方程模型评价体系的推广应用,评价体系的可比性问题值得关注。本文以顾客满意度指数(CSI)为例说明结构方程模型评价体系的可比性问题,并通过模拟研究说明结构方程模型评价体系保持可比性的关键,那就是在其他条件一致的情况下,各结构方程模型中对核心变量的显变量设定一致,而各结构方程模型纳入何种潜变量以及如何设定潜变量之间关系,对评价体系可比性的影响并不显著。     

结构方程模型与联立方程模型的比较

本文首先介绍了结构方程模型和联立方程模型的一般形式、典型实例及其在我国的研究现状。通过将结构方程模型与联立方程模型进行比较,发现结构方程模型具有能直接处理潜变量和测量误差等优点,在管理学、心理学等社会科学中具有广泛应用;但是结构方程模型对样本量要求大、对抽样、问卷设计和调查过程的缺陷以及忽略变量等模型的设定错误不能弥补;而且,结构方程模型的参数不如联立方程模型的含义那么具体而直观。     

基于因子隐马尔可夫模型的VaR与ES联合预测

VaR和ES是衡量金融资产风险的重要测度,对风险控制和金融危机的识别具有重要意义。本文以CAViaR模型为基础,通过因子隐马尔可夫模型构造潜变量,作为CAViaR模型的回归系数的组成部分,最终提出了一个含潜变量的VaR和ES联合估计方法(FHM-CAViaR),实现了VaR和ES的联合预测。在该模型中,潜变量由一个因子隐马尔可夫模型驱动,可以刻画市场信息对模型系数带来的长期效应与短期冲击,该因子隐马尔可夫模型的引入实现了分位数回归模型参数在上百个状态间的转换。最后,基于本文提出的FHM-CAViaR模型分别对上证综指、深证综指和纳斯达克指数的对数收益率数据进行实证分析。实证结果表明,本文提出的模型具有更优的预测效果。此外实证结果还表明,在危机期间VaR的序列聚集性有着显著的增加。本文提出的模型可以通过潜变量的变化识别市场的机制变换,且能更精确地对金融资产的VaR以及ES进行估计,给出金融风险度量一种新的研究方法。     

结构向量自回归时间序列的链图模型识别方法

本文研究了结构向量自回归时间序列的链图模型识别方法.利用局部密度估计法以及Bootstrap方法,给出了时间序列链图模型的概念以及模型结构识别方法.模拟结果显示本方法能有效地识别结构向量自回归模型变量问的相依关系.     

无指导的中医证候诊断数据的隐变量分析

本文探讨中医临床诊断得到的"望"、"闻"、"问"、"切"的四诊数据的统计分析方法。在没有中医专家的证候诊断结果(即无指导)的情况下,利用含隐变量的结构方程模型(SEMs),进行中医证候诊断的方法。本文提出证候诊断和病势诊断的两层隐结构模型和两步估计方法.本研究收集了433例脑动脉硬化症患者的临床诊断数据,利用本文提出的方法进行数据分析,得到了与传统中医诊断理论相当吻合的结果.在没有中医专家诊断指导的情况下,本文提出的无指导诊断方法为客观评价中医辨证理论提供了数据分析基础.     

求解加权线性最小二乘问题的预处理迭代方法

给出了求解一类加权线性最小二乘问题的预处理迭代方法,也就是预处理的广义加速超松弛方法（GAOR）,得到了一些收敛和比较结果．比较结果表明当原来的迭代方法收敛时,预处理迭代方法会比原来的方法具有更好的收敛率．而且,通过数值算例也验证了新预处理迭代方法的有效性．     

多维区域中非线性偏微分方程的修正Laguerre谱与拟谱方法

研究多维区域中非线性偏微分方程的谱与拟谱方法．建立了修正Laguerre正交逼近与插值结果，这些结果对于建立和分析无界区域中的数值方法起着重要的作用．作为结果的一个应用，研究了二维无界区域中的Logistic方程的修正Laguerre谱格式，证明了它的稳定性和收敛性．数值试验结果表明所提出方法具有很高的精度，与理论分析结果完全吻合．     

A Note on the Construction of Crouch-Grossman Methods

Numerical integration methods based on rigid frames were introduced by Crouch and Grossman. The order theory of these methods were later analyzed by Owren and Marthinsen. The resulting order conditions are difficult to solve due to nonlinear relations on the weights of the methods. In this paper we propose a variant of the Crouch-Grossman method that uses modified vector fields so that the order conditions of this new method coincide with the classical order conditions for Runge-Kutta methods.     

Duality estimates for the numerical solution of integral equations

Summary We formulate and prove Aubin-Nitsche-type duality estimates for the error of general projection methods. Examples of applications include collocation methods and augmented Galerkin methods for boundary integral equations on plane domains with corners and three-dimensional screen and crack problems. For some of these methods, we obtain higher order error estimates in negative norms in cases where previous formulations of the duality arguments were not applicable.     

Learning curve parameter estimation beyond traditional statistics

Due to decreasing order quantities, increasing product variety and fluctuating production orders, manufacturing companies have been encountering an increased occurrence of repetitive learning-forgetting phenomenon. In this paper, deterministic methods for the learning curve parameter estimation from the limited production data available from the unstable production environment are studied. Two main learning curve models: cumulative average (Wright) and unit (Crawford) were considered and several different mathematically proven methods were proposed for the parameter estimation. The calculation results illustrated that learning curve parameters can be unequivocally estimated from the limited production data (single random sample) by using deterministic methods for both of the learning curve models, although more accurate estimation was provided by the cumulative average model based methods. Newly proposed methods enable sufficiently accurate parameter estimation from the limited production data where traditional statistical parameter estimation methods cannot be applied.     

Convergence of Monte Carlo algorithms for reconstructing the scattering phase function with polarization

The problem of reconstructing the atmospheric scattering phase function from groundbased solar almucantar sky brightness observations is considered.A newiterative algorithm for solving this problem was developed as a combination of existing additive and multiplicative methods of refining the single-scattering contribution to the observed brightness with polarization of scattered radiation in the atmosphere. Also, some modifications of these methods were proposed. The objective of this paper is to numerically substantiate the convergence of these methods. For this purpose, an algorithm of Jacobi matrix calculation for the iteration operators of the methods was developed, and calculations were carried out for various parameters of the atmosphere.     

Exploiting structure in the construction of DIMSIMs

We describe the structure of the nonlinear system for the coefficients of diagonally implicit multistage integration methods for ordinary differential equations. This structure is then utilized in the search for methods of high order and stage order with a given stability function. New methods were obtained by solving the nonlinear systems by state-of-the-art software based on least squares minimization.     

多模式广义失效概率计算的数值模拟法及其工程应用

提出了安全与失效状态含有模糊信息时,广义失效概率计算的数值模拟,及相应的方差估算,并提出了对应的数值积分方法．当状态变量服从正态分布,且其对模糊安全域的隶属函数为正态型时,单个模式的广义失效概率具有精确解．首先利用这种特殊情况检验了所提数值模拟的精度,结果表明对于数值模拟法,随抽样次数的增加,估计值逐渐收敛于真实值．然后利用扩展原理和概率定理,提出两个及两个以上失效模式数广义失效概率的数值模拟计算方法以及相应的数值积分方法．对于工程结构问题,一般在删除次要失效模式之后,主要失效模式的数目不会太多,因此用该数值模拟与数值积分法可以得到精度较高的解．工程算例结果证明了此结论．另外还对所提的两种方法的适用范围做了讨论．     

论求解单调变分不等式的一些投影收缩算法

论求解单调变分不等式的一些投影收缩算法何炳生（南京大学）ＯＮＳＯＭＥＰＲＯＪＥＣＴＩＯＮＡＮＤＣＯＮＴＲＡＣＴＩＯＮＭＥＴＨＯＤＳＦＯＲＳＯＬＶＩＮＧＭＯＮＯＴＯＮＥＶＡＲＩＡＴＩＯＮＡＬＩＮＥＱＵＡＬＩＴＩＥＳ￥ＨｅＢｉｎｇ－ｓｈｅｎｇ（Ｎａｍｉｎ...