带有缺失数据的结构方程模型中的模型选择问题

结构方程模型在社会学、教育学、医学、市场营销学和行为学中有很广泛的应用。在这些领域中,缺失数据比较常见,很多学者提出了带有缺失数据的结构方程模型,并对此模型进行过很多研究。在这一类模型的应用中,模型选择非常重要,本文将一个基于贝叶斯准则的统计量,称为L_v测度,应用到此类模型中进行模型选择。最后,本文通过一个模拟研究及实例分析来说明L_v测度的有效性及应用,并在实例分析中给出了根据贝叶斯因子进行模型选择的结果,以此来进一步说明该测度的有效性。     

应用偏序集表示权重难以获知的TOPSIS模型

当权重难以获得时,应用TOPSIS模型会遇到困难.为此,提出应用偏序集表示TOPSIS模型,不仅实现TOPSIS模型的排序功能,还能提高排序的稳健性.首先,对偏序集决策方法进行简要介绍,之后根据权重大小排序信息,证明了偏序集排序与TOPSIS模型排序是保序的,可以应用偏序集方法表示TOPSIS模型.最后,通过例子可以看出,该方法易于操作、排序稳定,不需具体权重同样可以应用TOPSIS模型进行决策分析.     

新型建筑板材在小康住宅中应用价值评价模型的设计

本论述了设计新型建筑板材在小康住宅中应用价值评价模型的原由,将新型建筑板材的应用价值模拟成一个动态递阶控制系统,并将决定该产品应用价值的各环节构造成子系统,设计该产品应用价值的评价模型,讨论了人工神经网络法在该评模型中的应用,用AHP建立它的评价系统目标体系,为推广新型建筑板材的应用提供量化评价的途径。     

基于偏序集的PROMETHEE方法优化研究

尽管PROMETHEE是当前最受欢迎的多准则决策方法之一,但在实践应用过程中,模型的应用范围与质量依然受制于指标权重问题。一些常用的赋权方法,不仅没有解决不确定权重问题,反而增加了决策风险。在偏序集相关定理的基础上,给出权重的定性信息即权重次序,由流出矩阵、流入矩阵和净流矩阵等定义,得到了PROMETHEE的偏序集表达形式。当流入和流出之和为常数时,证明了模型存在对偶性质。根据对偶性质,简化了PROMETHEE方法的分析步骤,删减模型冗余信息。应用偏序集表示的PROMETHEE,突破了模型没有具体权重便无法应用的思维定势,解决了模型赋权困难,增强了模型的鲁棒性,拓展了模型处理数据类型的范围。     

模糊聚类最优划分判定的一种新模型

针对聚类分析的模糊模式未解决的问题:模糊划分空间中模糊最优划分的判定问题,提出一个新的判定模型。给出基于新的最优划分判定模型的应用例子,验证了模型算法应用的可行性。     

模型平均方法及应用专辑序言

正模型平均方法是当今国际统计学和计量经济学研究的热点之一,具有十分广泛的应用价值,最近十几年已取得重要进展.为了推动模型平均方法在国内的研究,展示它在理论及应用方面的最新进展,扩大其影响力,促进同行之间的交流与合作,我们组织了模型平均方法及其应用的专辑.本专辑共包括14篇论文,分两期出版,其中理论研究的论文涉及了广义线性模型、分位回归模型、空间回归模型、函数型回归模型和异方差模型等多种不同的复杂统计模型,对     

ARCH模型及其应用与发展

本文介绍了计量经济学中近期发展较快而又极有应用前景的一类模型－自回归性异条件方差模型，并从经济意义和模型意义两个方面论述了该模型的基本思路。另外我们还给出了ＡＲＣＨ模型的若干种变形，并给出了一个物价指数模型分析应用的例子。最后还提出了未来在理论和应用方面值得进一步研究的方向。     

一种产品链的认定方法及应用

以统计理论为依据 ,应用产品关联原理 ,建立了产品链关联度模型、关联度检验模型、关联力模型及其搜索模型 ,在进行关联度检验时 ,通过将时序数据和截面数据结合 ,扩大样本容量 ,使样本容量达到检验模型要求 ,并应用所建立的模型对宜昌市产品链进行认定 .     

两种ZIP模型的比较及其在保费厘定中的应用

本文研究了两种ZIP模型,比较了一般ZIP回归模型和ZIP(τ)模型对相同的零膨胀(zero-inflated)计数数据的拟合效果,发现前者在拟合时有较好的稳定性,并在此基础上得出实际数据中两种模型应用的技巧以及需要注意的问题。同时研究了ZIP模型在保险费率厘定中的应用,将这两种模型分别应用于保险数据,发现在拟合和预测两方面,ZIP回归模型都明显优于ZIP(τ)模型。     

Richards模型参数估计及其模型应用

在非线性模型中,Richards模型是一个含有四参数的增长曲线模型,该模型对数据的拟合有较强的适应性,应用较为广泛.但其参数的估计较为复杂,给出简便易行的三种方法,实例应用表明拟合效果很好.     

数字时间序列分析(Ⅵ)

第三讲动态数据的时域分析模型(2) §3非线性模型 最一般的非线性模型呈如下形式其中f(·)是满足某些解析条件的非线性函数,｛at｝是噪声列。 显然,对于这样一般的非线性模型形式是无从下手研究的.由于非线性领域太宽广,面临的问题又非常复杂多样,因此非线性模型的研究必须更具有应用的针对性,必须与具体的应用学科结合,选择合理的模型形式.下面介绍的几种特殊的非线性模型,都是近几年来基于不同的应用背景提出的,并在实践中得到了肯定. Ⅰ.几种特殊的非线性模型 1.非线性自回归模型即为非线性自回归模型的一般形式.式中f(·)称为模型的p阶…     

信息技术应用的完整模型

在Ｃ．Ａ．Ｖｏｓｓ的技术应用过程模型与Ｉ．Ｊ．Ｃｈｅｎ等人的计划模型的基础上，作者通过案例分析，提出了信息技术应用的完整模型。该模型强调技术应用中的投产后阶段，并指出技术上的成功并不必然导致战略上的成功应用，而是需要投产后的不断努力，才能取得竞争优势     

幂指函数回归模型的几个应用

本文通过应用幂指函数回归模型处理一些实际问题，说明了如何应用幂指函数模型及幂指函数模型在回归分析中的优良性能。     

应用灰色模型GM（1,1）预测期货走向

本文试图应用灰色模型ＧＭ（１,１）分析期货走向,通过具体例子显示,应用这种模型能有效地预测期货走向     

有时序的多属性席位分配模型及其应用

将经典席位分配模型推广到有时序多属性席位分配模型,给出了有时序多属性席位分配模型一个简单有效的算法.最后应用实例说明有时序多属性席位分配模型应用更加广泛和合理.     

混合效应模型及其在非寿险费率厘定中的应用

在非寿险分类费率厘定中,广义线性模型的应用十分普遍,但当某些费率因子的水平数很多时(本文称之为多水平因子),广义线性模型的估计结果将不可靠。解决此类问题的一种方法是把多水平费率因子作为随机效应处理。将多水平费率因子作为随机效应处理可以采取下述三种方法:(1)分别用广义线性模型和信度模型估计普通费率因子和多水平因子,通过广义线性模型与Buhlmann-Straub信度模型的迭代应用预测索赔频率和索赔强度;(2)应用广义线性混合模型分别预测索赔频率和索赔强度;(3)直接对经验纯保费数据建立Tweedie混合效应模型。本文把上述模型应用于中国车损险实际数据的研究结果表明,这三种方法比较接近,但从总体上看,广义线性混合模型的估计结果更加可取。     

测定技术进步的DEA扩展模型研究

本针对测定技术进步的DEA模型在实际应用中存在的问题，具体分析了它的应用前提。对于违反此应用前提的实际问题，论给出了一个新的扩展模型，并分析了这两个测算·模型的计算精度。     

大型客机协同研制工艺技术风险的正态云模型评估

研究不确定情景下大型客机协同研制正态云模型风险评估方法及应用问题。建立了正态云模型的偏差熵测度,提出了面向云模型偏差熵的指标权重确定模型,构建了面向多数据类型的正态云模型风险评估方法。建立了涵盖工艺标准、工艺方案等五个指标的大型客机协同研制供应商工艺技术风险评估指标体系,并基于正态云模型评估方法进行了实际应用。     

人造丝厂生产作业优化模型及应用

本给出了人造丝厂生产作业计划整数规划模型,求解方法和应用实例,应用此模型对于满足客户需求,资源有效配置,提高企业效益具有显意义。     

门限自回归滑动平均模型——TARMA

一、引言 近年来,时间序列的理论及应用得到了很大的发展,各种模型也应运而生。人们在实际应用中越来越感到现有的线性模型,如AR,ARMA模型等,难以很好地刻划复杂的物理现象。因此,对非线性模型的讨论越来越活跃,已经提出了一些非线性模型。但这些模型一般都较复杂,局限性强,建立模型很麻烦,难以推广。1977年,汤家豪提出的门限自回归模型,简称“TAR”(Threshold Autoregression),较好地克服了这些缺点。它的计算复杂性与一般的AR模型相当,且能刻划线性模型难以刻划的物理现象。本文就是基于这一思想,进一步发展了这一模型,提出了一种新的非线性模型——门限自回归滑动平均模型(TARMA)。