临床试验中的几种最优自适应设计

在临床试验中,当病人序贯地来到时,我们总想自适应地为病人在两种可供选择的治疗方案中选择较优的一种治疗方案,由于受实验者是病人,所以这就显得特别重要.本文中,基于统计有效性,我们讨论临床试验中几种依赖于未知参数的最优配置规则,并提出相应的自适应设计模型,同时获得一些渐近性质.而这些渐近性质又表明文中提出的自适应设计模型能达到临床试验中的渐近最优配置规则.     

两样本半参数模型的经验欧氏似然估计

在本文中，我们证明了两样本半参数模型的经验欧氏似然估计的相合性和渐近正态性，也证明了两样本半参数模型的经验欧氏似然比统计量的渐近x2分布性，最后给出了两个例子．     

非线性多孔介质流动模型问题的分歧

本文讨论一类多孔介质流动模型非线性边值问题．对这类问题以及广泛的一类算子方程，我们得到了渐近歧点的存在性     

半变系数模型PLS估计的渐近正态性

半变系数模型在统计建模中具有重要的应用．最近几年，人们提出了许多方法来估计其常系数和函数系数，但是估计的渐近性质还没有被系统的研究．本文介绍了半变系数模型的PLS估计，在Fan和Huang对常系数渐近性质研究的基础上，给出了函数系数的渐近正态性。     

门限自回归模型的非参数估计

对一维一阶一个门限的ＴＡＲ模型，通过模型所构成的Ｍａｒｋｏｖ链的遍历性，得到了其核密度估计的渐近无偏性，均方相容性和渐近正态性     

改进的Atlas模型下市场的稳定分布

Atlas模型在随机投资组合理论中有广泛的应用,但它的假定具有一定的局限性．我们对该模型进行了改进,证明了满足改进的Atlas模型的市场是渐进稳定的;在改进的Atlas模型下我们得到了市场稳定分布的确定性等价近似以及不同投资组合的渐近增长率与渐近超额增长率,这些结果与Atlas模型的类似结果相比有很大的优点;同时我们使用中国股票市场的交易数据对资本的稳定分布以及某些投资组合的长期平均增长率进行了实证研究,对比市场平均资本分布以及Atlas模型的相应结果,我们改进的Atlas模型在实证上比Atlas模型具有更好的适用性．     

纵向数据下线性EV模型的变量选择

本文考虑了纵向数据线性EV模型的变量选择.基于二次推断函数方法和压缩方法的思想提出了一种新的偏差校正的变量选择方法.在选择适当的调整参数下,我们证明了所得到的估计量的相合性和渐近正态性.最后通过模拟研究验证了所提出的变量选择方法的有限样本性质.     

信息复杂性准则的深入探讨

介绍联系拟合优度与模型复杂性测度的一种模型选择准则一信息复杂性(ICOMP)准则的基本原理.由Bozdogan提出的信息复杂性(ICOMP)准则可以视为两个Kullback-Leibler距离之和的一种近似.首先研究了所考虑模型中有真实模型的情况下,ICOMP准则类的渐近相容性;然后又介绍并完成了所考虑模型中没有真实模型的情况下,ICOMP准则类的渐近相容性.在有限样本容量的情况下,用ICOMP准则选择的估计模型,比用其他通用的准则选择的估计模型,更接近于真实模型.     

Tobit回归模型

Tobit回归模型在计量经济学研究中受到广泛地关注。本文对Tobit回归模型的参数估计、假设检验和变量选择等问题进行了文献综述。其次,对于参数维度随样本量增加的Tobit模型,我们构造了一个随机加权估计量,对模型中的参数进行推断,并得到了此估计的渐近性质:相合性和正态性。最后,利用数值模拟结果研究了所提方法的效果。     

非自治Volterra-Lotka竞争方程的渐进行为

研究了狀种群非自治Ｖｏｌｔｅｒｒａ Ｌｏｔｋａ竞争模型，这个模型中参数是与时间相关的，并且分别渐近接近于周期函数的，在某些条件下，证明了此模型的任意一个正解渐近接近于相应周期系统的唯一的严格正周期解     

一类比率型功能性反应捕食模型的稳定性分析

研究了一类具有比率型功能性反应的捕食模型,对模型进行了定性和稳定性分析,讨论了模型唯一正平衡点的存在条件,以及模型各个平衡点的性态.得到了各个平衡点全局渐近稳定的充分条件.通过绘制模型的相轨线,分析轨线的走向得到了原点全局渐近稳定的条件,并证明了模型不存在非平凡正周期解的条件,通过构造Lyapunov函数得到了模型的唯一正平衡点是全局渐近稳定的结论.     

信用传染违约Aalen加性风险模型

本文考虑了基于加性风险模型的信用风险违约预报模型,不但考虑了宏观因素和公司个体因素,并且通过引入行业因素来刻画公司间可能存在的不同于宏观因素的信用传染效应,由此克服了以往模型对违约相关性的低估.本文在参数加性风险模型下给出极大似然估计及渐近性,提出两种估计方法并比较二者表现,得到最优权估计更加有效.同时本文还考虑了半参数的风险模型,并基于鞅的估计方程得到其估计及渐近性,均得到不错的结果.     

Singularly Perturbed Solution of Three Species Volterra Model with Constant Harvest and Invest Rates

<正> In this paper, we consider the three species Volterra model of the first-order nonlinear differential equations. Using the method of multiple scales, the.asymptotic expansions of solution for the original problem are obtained, and the uniformly valid asymptotic estimations of the solution are discussed.     

条件自回归极差模型的渐近性质

在误差项独立同分布的条件下，本文讨论了条件自回归极差模型条件解和无条件解的渐近性质．利用随机游动的极限性质得到了条件解收敛于无条件解的充分条件，任意阶矩有限的充要条件以及外生变量与内生变量持续性的充要条件．所得到的结论适用于已得到应用的平稳条件自回归极差模型，也适用于包含单位根的模型和满足条件的其他类型的非平稳过程，为模型的统计推断提供了理论基础．     

一类具有非线性传染率的脉冲免疫接种的SIRSV模型

研究了具有非线性传染率的脉冲免疫接种SIRSV模型,得到了模型无病周期解全局渐近稳定的充分条件和系统持续生存的充分条件.     

Asymptotics on Semiparametric Analysis of Multivariate Failure Time Data Under the Additive Hazards Model

Many survival studies record the times to two or more distinct failures on each subject. The failures may be events of different natures or may be repetitions of the same kind of event. In this article, we consider the regression analysis of such multivariate failure time data under the additive hazards model. Simple weighted estimating functions for the regression parameters are proposed, and asymptotic distribution theory of the resulting estimators are derived. In addition, a class of generalized Wald and generalized score statistics for hypothesis testing and model selection are presented, and the asymptotic properties of these statistics are examined.     

部分函数线性模型的经验似然推断

本文考虑部分函数线性回归模型,研究了回归系数的经验似然推断,证明了所提出的经验对数似然比渐近于χ~2分布,此结果可以用来构造了相应兴趣参数的置信域.另外,本文也给出了系数函数的极大经验似然估计,并在适当条件下给出了所提出估计量的收敛速度.仅就置信域精度及其覆盖概率大小方面,通过模拟研究和实例分析比较了经验似然方法与最小二乘方法的优劣.     

Asymptotic Results for Ruin Probability of a Two-Dimensional Renewal Risk Model

In this article, some asymptotic formulas of the finite-time ruin probability for a two-dimensional renewal risk model are obtained. In the model, the distributions of two claim amounts belong to the intersection of the long-tailed distributions class and the dominated varying distributions class and the claim arrival-times are extended negatively dependence structures. Assumption that the claim arrivals of two classes are governed by a common renewal counting process. The asymptotic formulas hold uniformly for t ∈ [f(x), ∞), where f(x) is an infinitely increasing function.     

Model checking in errors-in-variables regression

This paper discusses a class of minimum distance tests for fitting a parametric regression model to a class of regression functions in the errors-in-variables model. These tests are based on certain minimized distances between a nonparametric regression function estimator and a deconvolution kernel estimator of the conditional expectation of the parametric model being fitted. The paper establishes the asymptotic normality of the proposed test statistics under the null hypothesis and that of the corresponding minimum distance estimators. We also prove the consistency of the proposed tests against a fixed alternative and obtain the asymptotic distributions for general local alternatives. Simulation studies show that the testing procedures are quite satisfactory in the preservation of the finite sample level and in terms of a power comparison.