基于高层次结构数据的多水平模型贝叶斯推断及应用

面对具有多层次嵌套结构的数据,构建多水平模型是统计建模的一个重要研究课题。经典的参数估计方法主要采用极大似然估计法(ML),然而当面对高层数量单位小或数据结构不平衡时,极大似然估计在估计精度上存在一定不足;而贝叶斯方法充分应用了有效的先验信息,可以弥补其不足。本文在高层次结构数据多水平模型的研究基础上,探索高层次结构数据的多水平模型贝叶斯推断理论,并以云南省红河州农户收入数据作实证分析,建立了基于县-村-户嵌套结构的农户收入影响因素多水平模型,对比分析模型参数的ML估计、经验贝叶斯(EB-ML)估计和完全贝叶斯估计,从而充分展现了高层次结构数据多水平模型的完全贝叶斯推断方法,在拟合高层数量单位小或数据不平衡时具有的特征和优势。     

贝叶斯网络仿真元模型及其在装备战场损伤仿真中的应用研究

结合装备战场损伤仿真系统,研究了贝叶斯网络仿真元模型的构建方法.从条件概率角度描述了仿真模型输入参数与输出参数之间的映射关系,研究了构建贝叶斯网络仿真元模型的可行性,分析了贝叶斯网络仿真元模型的优点;研究了贝叶斯网络仿真元模型构建过程中的关键问题,包括:元模型参数的确定、原始模型参数向贝叶斯网络节点的转化、联结强度的计算、衍生元模型的构建;针对不完全信息条件下装备战场损伤快速定位问题,研究了基于K2算法的贝叶斯网络仿真元模型构建方法;构建了某型高炮的战场损伤贝叶斯网络仿真元模型.     

FIDIC合同条件下工程索赔的博弈模型*

索赔是工程项目各参与主体共同关注的焦点,索赔决策直接影响业主方和承包方的利益。研究通过分析工程索赔的特性,结合FIDIC合同条件下的索赔条款,提出索赔的博弈基础;分析博弈论和贝叶斯法则与索赔决策之间的契合程度,构建工程索赔的基本博弈模型;基于工程索赔的四种情境,构建完全信息有限多轮博弈模型、资金时间价值对博弈模型的影响、不完全信息有限多轮博弈模型和非完全对立的不完全信息有限多轮博弈模型并求解“纳什均衡”,模拟工程参与方做出索赔决策的路径,寻求相应情形下承包方和业主方的最优策略,提出工程参与方优化索赔策略的建议。     

防范道德风险的博弈分析和契约设计

运用不完全信息动态博弈的理论，建立了一个防范道德风险的博弈模型．给出了该博弈的精炼贝叶斯纳什均衡．在此基础上给出了基于最优博弈策略的契约的具体形式。而这种基于博弈论的契约可以克服有成本的状态验证模型(CSV)及经典激励理论中承诺的可信性问题。     

基于先验信息的社会碳成本贝叶斯不确定性分析

针对气候变化及经济影响存在的巨大不确定性,研究了气候变化不确定性以及先验信息对社会碳成本的影响.在贝叶斯理论框架下,采用指数分布刻画气候变化的分布特征,假设尾部变化率是一个随机变量,给出其伽玛先验分布,推导了气候变化分布的贝叶斯先验预测分布.并分别基于指数分布以及帕累托先验预测分布计算了社会碳排放成本.模拟分析发现,在未融合先验信息的情况下,由于尾部概率很小,不管是否修正消费与气候变化之间的关系,截尾社会碳成本和未截尾社会碳成本几乎重合.然而,在利用贝叶斯方法融合先验信息的情况下,社会碳成本容易受到先验信息的影响.但是,通过修正消费与气候变化之间的关系后,发现社会碳成本受先验信息的影响比较少.     

基于贝叶斯时序模型的甘肃省人均GDP预测

本文应用Eviews软件对甘肃省1953-2010年人均GDP数据建立时序模型,利用模型的先验信息给出两种先验分布下的贝叶斯模型与算法,并依次计算出2011-2015年的甘肃省人均GDP的预测值,结果显示,两种贝叶斯模型的拟合效果都优于传统模型。与经典时序模型相比,贝叶斯时间序列模型能充分利用样本信息和参数的先验信息,因而具有更小的平方误差,估计参数更科学。文章最后运用稳健先验的贝叶斯模型对甘肃省"十三五"时期人均GDP进行了预测。     

《统计决策论及贝叶斯分析》

书评 :《统计决策论及贝叶斯分析》是美国著名贝叶斯统计学家 J.O.Berger的一本专著 ,该书把 195 0年到 1985年间贝叶斯学派鼎盛时期的重要成果都包含在内 ,并按循育渐近的原则从引进二种非样本信息 (先验信息和后果信息 )开始逐步介绍贝叶斯分析与决策的基本思想、具体方法、只要具备微积分、概率与统计基本知识就可读懂全书 ,所以该书也是一本很好的专业课教材 ,一本贝叶斯统计的入门书 ,不少美国大学统计系都把该书前四章作为研究生教材使用 ,后四章让学生自己阅读并作专题研究。在我校我也多次试用这一方法 ,收效甚佳 ,学生得益匪浅。…     

基于正态分布的逐批抽样检验贝叶斯控制图控制限研究

在生产条件受控的状态下,先验分布与后验分布应服从同一分布,在假设该分布为正态分布的前提下,根据贝叶斯理论推导出均值、极差和标准差的迭代计算公式,并依此计算控制图的控制限,使有效的先验批检验信息得到充分运用,弥补传统控制图在小批量生产环境下样本信息不足的缺点。研究发现,基于贝叶斯原理的统计控制图控制限随着检验批次的逐渐增加,更接近控制界限的实际值,比传统控制图的控制效果更加可靠、有效。     

贝叶斯潜变量倾向得分半联合模型研究与应用

本文提出了一种贝叶斯潜变量倾向得分半联合模型(BS＿LVM＿PSA),探讨了如何将潜变量纳入倾向得分分析,同时引入先验信息,利用半联合贝叶斯方法进行参数估计。通过两个数值模拟来测算BS＿LVM＿PSA在特定环境的性能,并将BS＿LVM＿PSA应用于实例数据。模拟研究显示:第一,潜变量能够降低预处理协变量测量误差,提高处理效应估计精度;第二,不同匹配方法下,贝叶斯方法相对于频率学派的处理效应估计精度更高;第三,在小样本中,贝叶斯方法相比非贝叶斯方法预测精度和稳定性更高;第四,有先验信息的处理效应估计精度高于无信息先验,且在适度的先验精度下,处理效应估计更加可靠。实例分析中,利用本文提出的BS＿LVM＿PSA研究了社区扶贫政策的减贫效应。     

基于贝叶斯估计的中国人均GDP之时序模型

本文应用SAS软件对1952-2009年的中国人均GDP建立时间序列模型并对2010-2013年的中国人均GDP进行了预测;在此基础上建立了以时间序列模型得到的参数信息作为先验信息的两种贝叶斯修匀模型与算法。由此所得的参数贝叶斯估计及预测,能充分利用样本信息和参数的先验信息,因而具有更小的方差或平方误差,估计参数更科学。为了检验该方法对先验分布的灵敏性,我们做了基于两种先验分布的模拟预测。将预测结果与传统时间序列预测相比,发现单一正态观测值、方差已知的先验分布的贝叶斯模型得到的预测值更准确,而基于先验分布为指数分布的贝叶斯模型的预测误差较大,预测效果差。     

商业银行操作风险计量模型的Bayes估计

对于商业银行来讲,一个很重要的问题是损失数据缺乏,而损失数据缺乏会影响模型参数的估计,用Bayes估计解决了这一问题.Bayes估计的方法利用商业银行专家提供的意见确定先验分布,能够有效地解决损失数据缺乏的问题.实证分析的结果表明,Bayes估计与极大似然估计的结果.不考虑存在着一定的差距.不考虑各部分风险之间的相关性,基于Bayes估计与极大似然估计时VaR与ES的大部分结果相差不大.     

关于随机环境中的马尔可夫过程的简介——纪念李国平院士吴新谋教授诞辰100周年

该文系统地介绍随机环境中的马尔可夫过程. 共4章, 第一章介绍依时的随机环境中的马尔可夫链(MCTRE), 包括MCTRE的存在性及等价描述; 状态分类; 遍历理论及不变测度; p-θ 链的中心极限定理和不变原理. 第二章介绍依时的随机环境中的马尔可夫过程(MPTRE), 包括MPTRE的基本概念; 随机环境中的q -过程存在唯一性; 时齐的q -过程;MPTRE的构造及等价性定理.第三章介绍依时的随机环境中的分枝链(MBCRE), 包括有限维的和无穷维的MBCRE的模型和基本概念; 它们的灭绝概念;两极分化; 增殖率等.第四章介绍依时依空的随机环境中的马尔可夫链(MCSTRE), 包括MCSTRE的基本概念、构造; 依时依空的随机环境中的随机徘徊(RWSTRE)的中心极限定理、不变原理.     

Teacher Questioning to Promote Justification and Generalization in Mathematics: What Research Practice Has Taught Us

This article explores the teacher's role in classroom environments that center on learning through student exploration, and reinvention, of important mathematics. In such environments, teachers will often work to create situations where students are invited to express their thinking, most especially to peers. How is this done? In the work reported here, both teacher questioning and teacher listening will play important parts, as does the teacher's background understanding of the mathematics and the children. This study focuses especially on teacher questioning in third- and fourth-grade classrooms associated with a longitudinal study now in its eleventh year. Analyses of videotaped data indicate a strong relationship between (1) careful monitoring of students' constructions leading to a problem solution, and (2) the posing of a timely question which can challenge learners to advance their understanding. What a teacher needs to know in order to work well with student explorations has important implications.     

Conditional log-Laplace functional for a class of branching processes in random environments

A conditional log-Laplace functional(CLLF) for a class of branching processes in random environments is derived. The basic idea is the decomposition of a dependent branching dynamic into a no-interacting branching and an interacting dynamic generated by the random environments.CLLF will play an important role in the investigation of branching processes and superprocesses with interaction.     

Workstation performance as a function of local memory in distributed environments

A case study effort to model distributed computer-aided engineering environments is presented. Typical environments will be hosted on graphics workstations communicating over a local-area-network and supported by one or more file-servers. The paper describes our initial attempts at quantifying performance of alternate architectures being proposed for these engineering environments. Specifically, we focus on predicting workstation performance as a function of local memory. The modeling approach includes Generalized Stochastic Petri Nets (GSPN), Multiclass (BCMP) Queueing Networks, and an experimental method of measuring program characteristics for input parameter estimation.     

心理状态数的Bayes估计

设误差 X在心理状态数的作用下的分布为偏正态分布 ,即 X有密度f ( x;σ2 ,C) =C2πσe-x22σ2 　 x 02 - C2πσe-x22σ2 　 x >0其中 0 C 2为心理状态数 ,σ>0为未知参数 ,本文分别在 C服从 [C1,C2 ]上的均匀分布 ,Jeffreys无信息先验分布和共轭先验分布的假设下 ,得到了心理状态数 C的 Bayes估计。     

An Anthology on the Homology of Simulation with Artificial Intelligence

Simulation and artificial intelligence (AI) can be related in the following ways: the methodological similarities, the actual and potential uses of AI concepts in simulation, expert systems in simulation environments, and the gains for AI when applying ideas from simulation. This paper highlights the personal experiences of the author by discussing, for each of the four above-mentioned areas, a topic or a computer system in which he is directly involved. To highlight the similarities, it will be shown that the three-phase simulation model can be considered as a production-system model. A natural-language understanding system that was used in the definition stage of a simulation project will provide the basis for discussing AI concepts in simulation environments. An expert system used in the development and verification stages will provide an insight into the application of expert systems in simulation modelling. An expert-system development tool which is partially based on simulation techniques will be used to outline the gains for AI.     

复合Linex对称损失下Kumaraswamy分布参数的Bayes估计

当参数的先验分布为伽玛分布时,在复合Linex对称损失函数下得到了Kumaraswamy分布参数θ的唯一的Bayes估计,多层Bayes估计和E-Bayes估计,并通过数值模拟说明了所给参数估计的稳健性和精确性.     

基于均匀先验分布武器射程评定的Bayes方法

应用Bayes统计方法进行武器射程的评定,可以有效减少试验的样本量,节省试验弹药,Bayes方法的关键是确定先验分布,均匀分布是比较容易确定的一种先验分布,该文给出了基于均匀先验分布武器射程评定的Bayes方法,对改进射程的评定方法,减少试验用弹量,具有重要作用.     

无失效数据失效率的综合多层Bayes估计

文章对指数分布无失效数据的失效率,在先验分布为Ｇａｍｍａ分布时,在引进失效信息后,给出了多层Ｂａｙｅｓ估计以及综合多层Ｂａｙｅｓ估计,并给出了可靠度的综合估计。最后,结合实际问题进行了计算