线性模型误差方差的经验似然估计（英文）

本文应用经验似然方法得到了线性模型误差方差的一类新的估计,证明了估计的渐近分布为正态分布且渐近方差不超过常用的误差方差估计的渐近方差,同时给出了渐近方差的显式表达.     

混合样本方差的优良性

常见的教科书中通常采用混合样本方差作为方差相等的两个正态总体方差的估计,而对其优良性却鲜有解释.在本文中,我们证明了混合样本方差是总体方差的UMVUE,即一致最小方差无偏估计.     

同源密度函数方差估计值

本文提出同源密度函数方差估计值。它是依据每个随机变量函数方差的近似公式由条件死亡概率方差和同源生存率方差估计值推导出来的。其数值、置信限平均宽度和经验覆盖在各种极端临床条件下均与Greenwood密度函数方差估计值相等或相近 ,而计算大大简化。由此我们认为同源密度函数方差估计值可以取代Greenwood估计值     

估计总体方差时样本容量的选取

通过样本方差对总体方差估计时产生的误差分析，得出估计总体方差时样本容量的选取方法。     

细说方差的大小比较

<正>在近几年的中考试题中,经常出现一类比较两组数据方差大小的问题.那么应该怎样比较两组数据的方差大小呢?现归纳总结三种方法,以供参考.一、方差比较法先根据方差公式计算两组数据的方差,然后再比较方差的大小,这是比较方差大小的最直接也是最基本的方法.例1 10名同学分成甲、乙两队进行篮球比赛,他们身高(单位:cm)如下表所示:     

决策中的风险问题

<正>大家知道,方差表示数据的波动情况,方差越小,数据波动越小,成绩回越稳定.利用方差这一特性,我们可以在生活决策时衡量风险的大小,方差越小,风险越小;方差越大,风险越大.在实际生活里,方差衡量风险的办法被广泛应用."股市有风险,入市须谨慎."这是股票市场的警示语.资产风险是指资产收益率的不确定性,不确定性越高风险越大.因此购买股票时要研究风险,衡量风险的指标之一就是收益率的方差.     

多重时间标度鞅半方差与加权鞅半方差β系数研究

本文根据投资者持有资产周期的不同,提出了基于小波多分辨率分析的多重时间标度CAPM模型,得到多重时间标度β系数。由于投资者在进行投资时更关注下行风险,本文进一步提出了基于鞅半方差与加权鞅半方差的下行β系数计算方法,并通过实证检验证明了用鞅半方差β系数与加权鞅半方差β系数来衡量系统风险较其他方法更具合理性及优越性。最后,本文将小波多分辨率分析与鞅半方差β系数及加权鞅半方差β系数结合,得到多重时间标度下的鞅半方差β系数及加权鞅半方差β系数计算方法。     

g-期望的一种条件方差

该文介绍一种关于g-期望的条件方差一条件g-方差,证明了它的唯一性定理,得到了条件g-方差关于参数连续性的充要条件.这种条件g-方差的比较定理不再成立.最后,将条件g-方差作为H_F~1(0,T;R)中的连续映射从L~4(Ω,FT,P)延拓到L~2(Ω,F_T,μ).     

基于Jeffreys验前的Bayes方差估计修正

分析了基于Jeffreys验前的经典Bayes方差估计以及考虑验前信息可信度情况下Bayes方差估计存在的问题,在一般情况下,其方差估计要大于验前子样和验后子样的方差,这显然是不合理的.这是采用Jeffreys验前和正态共轭分布假设时存在的固有问题.为了解决这一问题,提出了方差估计的修正公式,经过计算验证,其值在验前子样和验后子样方差之间,说明修正公式是合理的.     

异方差线性模型中的Bayes和经验Bayes方差估计

本文给出异方差线性模型中误差方差的 Bayes和经验 Bayes估计。我们首先研究在每一个试验点只有少量重复,而总观察数N相当大的情况。并导出其Bayes估计,讨论其某些性质。同时还给出经验Bayes估计及其偏差和方差的渐近展开式。基于这些展开式,在N很大时证明了经验Bayes估计要比常用方差估计(组内样本方差)有更小的均方误差。     

基于正交表的中心组合设计及其预测方差

预测能力是评价设计优劣的一个重要准则,通过方差散布图可以准确获得设计在一定区域内的预测能力。本文首先介绍了最新提出的基于正交表的中心组合设计(OACD)以及基于极小极大准则的改进设计(OACM),然后证明了无论是OACD设计还是OACM设计,均不具备旋转性,即预测方差在球面上无法达到一致。最后本文给出了在不同因子数下,OACD设计和OACM设计在预测方差上的模拟比较。结果表明,对于方差散布图包含的平均预测方差、最大预测方差、最小预测方差三个指标,OACM设计均一致优于OACD设计,其结果可以为实际试验工作者提供最优设计选择上的参考。     

连续时间Markov决策过程的均值-方差优化问题

本文考虑连续时间Markov决策过程折扣模型的均值-方差优化问题.假设状态空间和行动空间均为Polish空间,转移率和报酬率函数均无界.本文的优化目标是在折扣最优平稳策略类里,选取相应方差最小的策略.本文致力于寻找Polish空间下Markov决策过程均值-方差最优策略存在的条件.利用首次进入分解方法,本文证明均值-方差优化问题可以转化为"等价"的期望折扣优化问题,进而得到关于均值-方差优化问题的"最优方程"和均值-方差最优策略的存在性以及它相应的特征.最后,本文给出若干例子说明折扣最优策略的不唯一性和均值-方差最优策略的存在性.     

应用方差公式 妙求代数最值

<正>方差不但是统计量,它在代数最值问题上也有着比较广泛的应用,我们可以利用方差定义,根据方差的性质来求代数最值.初中数学教材对方差的定义是:设一组数据为■,其平均数为■,则方差■对上式进一步计算可得■我们知道,     

非参数回归模型异方差的小波检验

在非参数回归模型的讨论中, 通常假定方差具有齐性结构. 然而事前并不能保证方差齐性. 因此需要检验异方差性. 基于小波方法提出了一种相合的非参数异方差检验. 首先定义了回归模型的条件方差函数的经验小波系数, 然后证明了其渐近正态性. 在此基础上, 利用 Fan 的小波收缩的概念, 提出了异方差性检验的统计量. 模拟结果表明, 本检验方法优于传统的非参数检验方法.     

混合模型中方差分量估计的容许性及非负估计

对含有两个方差分量的线性混合模型, 本文构造了方差分量的一个线性估计类, 它包含许多常见的方差分量估计. 在这个类中我们建立了容许性的必要条件, 据此得到了两个新的改进估计. 最后我们讨论了方差分量的非负估计, 得到了优于方差分析估计和Tatsuya估计的正估计.     

均值-方差准则及其应用

在位置-尺度分布族中研究了均值-方差准则与期望效用理论的一致性,特别指出当均值相等时或源的支撑可达到负无穷时,均值-方差准则与期望效用理论是完全一致的,这表明可以用均值-方差准则研究满足条件的经济问题、管理问题.还介绍了均值-方差准则在金融中的一些应用.     

因果推断中平均处理效应的估计研究

医学、经济等领域的研究常关注某种处理或政策的有效性,并借助于估计处理或政策的平均处理效应及其方差,进行因果推断。Montes-Rojas(2009)已导出简单逆概加权方法得到的平均处理效应估计量的渐近方差公式。但当个体倾向评分取值接近于0或者1时,利用此公式可能会导致估计量及其方差异常大,从而估计量不稳健。本文类比Montes-Rojas(2009)导出渐近方差公式的方法,给出了扩展简单逆概加权方法下平均处理效应估计量渐近方差的计算公式。通过模拟研究,本文进一步验证了所导出的渐近方差公式的正确性及可行性。     

基于双因子已实现GARCH模型的波动率预测研究

准确地预测金融市场的波动率对市场管理者和参与者而言都是至关重要的。本文在标准已实现GARCH模型基础上,将条件方差乘性分解为长期方差和短期方差两部分,分别构造包含杠杆函数的长期方差方程和短期方差方程,用以捕捉波动率的长记忆性和短期微观波动。运用上证综指和日经指数的日收盘价、已实现方差和已实现核波动此类高频数据进行实证分析,结果表明:与标准已实现GARCH模型相比,两指数的双因子已实现GARCH模型在样本内表现出更大的似然估计值;通过样本外误差函数分析和DM检验,双因子已实现GARCH模型也取得更好表现。     

线性混合模型中固定效应和方差分量同时最优估计

对于具有广泛应用的含有两个方差分量的线性混合模型, 找到了一组简单条件. 在这些条件下, 证明了固定效应的最小二乘估计和方差分量的方差分析估计同时是最小方差无偏估计; 获得了固定效应的精确置信区间和随机效应的方差分量的一致最优无偏检验; 得到了随机效应方差的方差分析估计取负值的概率精确表达式.     

消费者不确定性的测度——基于异方差的视角

预防性储蓄理论的核心是对消费者不确定的测度.认为异方差是不确定性的很好代理变量.本文以极大似然法估计异方差,并运用消费者家计抽样调查数据,讨论收入和支出的异方差对消费者行为的影响.