Sargent改进的Powell方法在桥梁沉降基础预测中的应用

Sargent改进的Powell方法是曲线拟合中的一种重要方法。本文利用这种方法针对蕴藻浜特大桥沉降中的实测数据给出了五种模型下的沉降预测,这些模型包括双曲线斜率倒数模型、Vander Veen指数模型、宇都一马指数模型、龚帕兹模型、以及波松曲线模型,并发现这种方法对波松旋回模型和灰色系统模型适用性不强。     

基于Kolmogorov-Smirnov(KS)统计量的信用评分模型选择方法

信用评分系统在商业,金融,工程和健康等许多领域具有重要意义。Kolmogorov-S mirnov(KS)统计量是一种常用的评估信用评分模型的指标,Directly Maximizes the KolmogorovSmirnov (DMKS)是一种首次将KS统计量作为目标函数进行优化的信用评分方法。本文提出了一种基于DMKS信用评分方法以及交叉验证的模型选择方法,用于选择具有合适特征的信用评分模型,并且证明了该模型选择方法在理论上具有渐近最优性。本文使用Iterative Marginal Optimization (IMO)算法加速了模型选择准则的计算,使得本文所提模型选择方法可以适用于样本量较大的情形;同时利用前向变量选择方法的思想进一步地减少了本文所提模型选择方法的计算,从而加快了选取具有合适特征的信用评分模型的速度。模拟数据和实际数据分析表明了所提模型选择方法的有效性。     

高维泊松回归的模型平均方法

当有很多候选模型并且不确定使用哪个模型时,模型平均是一种值得采用的方法.相对于单个模型,模型平均通常能够提高预测精度.文章提出了高维泊松回归的模型平均方法,证明了其最优性质,并通过数值模拟发现该方法能够提高计数变量的预测精度.同时,考虑到高维数据下,候选模型过多的问题,文章也提出了一种新的模型筛选方法:基于最小角回归(LARS)的LASSO(或ALASSO)修正算法的模型筛选方法.该种方法,可以大大减少计算负担.数值模拟也显示了该方法有很好的表现.     

银行卡等级分类中马尔科夫模型的应用初探

本文应用马尔科夫模型与方法 ,对所提出的一种新的银行卡等级分类方法 ,初步地讨论了其模型分析与计算方法问题 ,强调了模型与方法的实用性和便于计算实现的特征     

混料模型的混合最优设计

最优设计是试验设计中必不可少的一种设计方法,混合最优设计是二步最优设计中一种常见的应用。本文以混料模型为基础,提出一种新的寻求混合最优设计的方法,并以此方法解决了混料模型的混合最优设计问题。     

基于吴方法的多值模型检验

大型复杂系统的开发过程中不可避免的涉及到非确定或不一致信息的处理,而多值模型检验作为经典模型检验的一种扩展,是处理和分析包含此类信息模型的一种有效手段.提出了一种系统化的多值逻辑(涵盖经典逻辑)的代数表示方法,使用吴方法的基本思想和框架实现复杂系统形式验证中基于多值逻辑的模型检验的代数化,建立了通过吴方法实现多值模型检验技术的整体框架.这种代数化的多值模型检验方法可以作为现有方法的有力补充.     

二叉树模型的参数估计

二叉树模型是期权定价中被广泛使用的模型之一, 其参数估计对于期权定价具有重要影响. 本文给出了一种二叉树模型参数估计方法, 该方法克服了二叉树模型经典参数估计方法的缺陷, 特别地, 消除了主观概率设定对参数估计的影响.     

有效矩估计在中国股票市场的应用研究

对期权定价模型的一类拓展模型-随机波动率(SV)模型,由于模型中存在不可观测的随机波动因素,并且其精确似然函数很难得到,于是提出了一种基于标的资产价格历史数据的有效矩估计(EMM)方法,此方法是把观测数据映射到简化的辅助模型GARCH(1,1)上,并计算辅助模型得分用以建立矩条件,实现SV模型参数的有效估计.利用这一方法对中国股市进行了波动分析,得出了较好的结果.     

系统动力学模型参数的统计估计问题

参数估计是建立系统动力学模型重要的一步。参数估计和建立方程、模型测试的过程紧密联系着。本文不对系统动力学模型参数估计方法作全面的阐述,只侧重对人们所关注的,如何用统计方法估计系统动力学模型参数的问题进行探讨。并对现有的统计估计方法的特点略作评价。本文包括:如何修改系统动力学模型使适用统计估计技术;如何把单方     

一种单因子异方差模型的分析方法

本文提出了一种单因子异方差模型,导出这种异方差分析方法,并给出了模型中均值与方差的估计.通过对仿真和数字化设计模型数据进行检验,结果表明,采用此方法比传统方法更有效.     

基于指数矩鞅差序列非参数回归函数的估计

本文研究了误差项是鞅差序列,且满足某种指数矩条件的非参数回归函数的估计.利用鞅的某种指数不等式,得到了其加权核估计的强相合以及在有限闭区间内一致强相合的性质,并在某种意义上推广了[5]的结果.     

非线性回归M-估计的信赖域算法

１引言 考虑具有随机载荷的非线性回归模型其中（Ｘｉ,ｙｉ）　　是ｉ．ｉ．ｄ．随机序列,具有公共分布　　　　　　是已知的回归函数,β　Ｒｍ是未知参数向量,误差ｉ与兄独立　　　．为简单计,本文假设　　　＝１且ｆ（ｘ,·）是连续可微函数． 如何根据观察值（Ｘ１,ｙ１）,…,（Ｘｎ,ｙｎ）对回归参数向量β进行有效地估计,这是一个重要的统计问题．由于传统的最小二乘法关于残差异常值不具有稳健性,因此,迫使人们考虑新的估计方法．Ｈｕｂｅｒ最早提出了线性回归的稳健Ｈｕｂｅｒ估计,后又推广成一般形式的Ｍ－估计、ＧＭ…     

半相依线性回归模型的影响分析

本文研究了半相依线性回归模型的影响分析问题.利用"数据删除"法,给出了基于(l)和E(l)的两种近似似然距离的具体计算公式,并且通过实际例子验证了本文的结论.     

关于回归函数核估计的叠对数律

讨论了非参数回归函数的核估计，用核估计误差分解方法，较弱条件下，到了回归函数核估计的叠对数值。     

回归系数Pitman估计的优良性(Ⅱ)

对线性回归模型Ｙ＝Ｘβ＋ε，证明了回归系数β的Ｐｉｔｍａｎ估计的渐近有效性，并推广了Ｐｏｒｔ和Ｓｔｏｎｅ［５］关于位移参数的有关结果，去掉了及文［４］中所施加的矩限制．     

稳健矩阵回归模型和方法研究

随着大数据时代的到来,我们面临的数据越来越复杂,其中待估系数为矩阵的模型亟待构造和求解.无论在统计还是优化领域,许多专家学者都致力于矩阵模型的统计性质分析及寻找其最优解的算法设计.当随机误差期望为0且同方差时,采用基于最小二乘的模型可以很好地解决问题.当随机误差异方差,分布为重尾分布(如双指数分布,t-分布等)或数据含有异常值时,需要考虑稳健的方法来求解问题.常用的稳健方法有最小一乘,分位数,Huber等.目前稳健方法的研究大多集中于线性回归问题,对于矩阵回归问题的研究比较缺乏.本文从最小二乘模型讲起,对矩阵回归问题进行了总结和评述,同时列出了一些文献和简要介绍了我们的近期的部分工作.最后对于稳健矩阵回归,我们提出了一些展望和设想.     

半相依回归系统中系数的协方差改进估计与GM估计的等价性

从矩阵的Ｋｒｏｎｅｃｋｅｒ乘积和拉直理论出发，讨论了相依回归系统中协方差改进估计，给出了协方差改进估计和ＧＭ估计的一个等价条件。     

BOOTSTRAP WAVELET IN THE NONPARAMETRIC REGRESSION MODEL WITH WEAKLY DEPENDENT PROCESSES

This paper introduces a method of bootstrap wavelet estimation in a nonparametric regression model with weakly dependent processes for both fixed and random designs. The asymptotic bounds for the bias and variance of the bootstrap wavelet estimators are given in the fixed design model. The conditional normality for a modified version of the bootstrap wavelet estimators is obtained in the fixed model. The consistency for the bootstrap wavelet estimator is also proved in the random design model. These results show that the bootstrap wavelet method is valid for the model with weakly dependent processes.     

ON THE CONSISTENCY OF CROSS-VALIDATION IN NONLINEAR WAVELET REGRESSION ESTIMATION

1IntroductionConsidernonparametricregressiollwherextli=;E[O,1],En1,.',Ejl1larei.d.d.errorswitl11llea11o,a11dgisanunkl1ownfunctiontobeestimated-Nouparametricregressionestil11ationaimstoesti111atetl1euukllow11regressionfunctiong(x).Tl1enolllinearwaveletesti111atorshavebeenintroducedalldstudiedbyDonoho(1995).DonohoandJohnstoue(1994,1995).Do11oho,Johnstolle-KerkyachariallandPicard(1995)andDelyollandJuditsky(l996).Tl1eseauthorshavedenlo11stratedthevirtuesofllonlineaxwaveletmetl1odsf1o1llthev…     

CONSERVATIVE ESTIMATING FUNCTIONIN THE NONLINEAR REGRESSION MODEL WITHAGGREGATED DATA

1 IntroductionWe consider following nonlinear regression model:where y = (yi, y25..., yn)" is an n x 1 response vector with expectationwhere pi(0) = f(xi, 0), i = 1, 2,... 5 n; 0 = (91, 92,... I or)" is a p x I vector of unknown parameters, 0 E O C Re; fi is a q x 1 desigll variable, fi E X, X C Rq, i = 1, 2,... t n; f(., .) is a knownfunction, its field of definition is X x O; V(P(0)) is a positive definite matrix for all 0 E O.Let Y be the n-dimensional sample space. Suppose that on …