二阶离散隐马尔科夫模型的严格定义及等价性质

隐马氏模型作为一种具有双重随机过程的统计模型,具有可靠的概率统计理论基础和强有力的数学结构,已被广泛应用于语音识别、生物序列分析、金融数据分析等领域.由于传统的一阶隐马氏模型无法表示更远状态距离间的依赖关系,就可能会忽略很多有用的统计特征,故有人提出二阶隐马氏模型的概念,但此概念并不严格.本文给出二阶离散隐马尔科夫模型的严格定义,并研究了二阶离散隐马尔科夫模型的两个等价性质.     

抽样调查领域分层模型相关理论及估计方法研究

大规模抽样调查常采用整群抽样、多阶段抽样等复杂抽样设计,纵向调查也越来越得到广泛应用,得到的调查数据具有分层嵌套结构,传统回归分析方法关于样本变量间独立的假定不再满足,因此对分层结构数据集进行数据分析时,应采用分层模型建模,以综合考虑个体层级变量和群组层级变量对响应变量的影响.本文旨在全面介绍分层模型理论,研究包括固定效应模型、随机效应模型等分层模型的参数估计方法,并比较分层模型与传统模型的异同.为分层结构数据分析提供工具和建议.     

基于熵的决策树理论及其在中医证型研究中的应用

本文使用基于熵的决策树理论对中医证型数据进行了研究,指出此方法对自变量和应变量都是定性指标的资料,能够得到自变量对鉴别诊断的重要性,且建立的决策树的判别效果较理想。     

基于M估计的指数相关非线性混合效应模型的齐性检验(英文)

方差和相关系数的齐性是纵向数据分析中常用假设之一,然而,这些假设未必合适.本文主要研究的是具有指数相关结构的纵向数据非线性混合效应模型,首先将Huber函数引入模型的对数似然函数中,利用Fisher得分迭代法得到模型参数的稳健估计(M估计),然后基于M估计对模型的方差和相关系数的齐性进行了Score检验,并给出了检验统计量的Monte-Carlo模拟结果.最后用一个实例说明了本文的方法.     

基于Pena距离的偏正态数据下位置回归模型的统计诊断

Pena距离是研究偏态数据的一种有用工具.本文利用Pena距离研究了偏正态数据下位置回归模型的统计诊断问题,得到了位置回归模型下Pena距离的表达式,对其性质进行讨论,从而得到高杠杆异常点的判别方法. Pena距离与Cook距离、似然距离进行比较,得到在一定的条件下Pena距离优于Cook、似然距离.通过随机模拟试验研究和实例分析,表明本文提出的理论和方法是科学合理的.     

基于EM算法的混合模型中子总体个数的研究

混合模型已成为数据分析中最流行的技术之一,由于拥有数学模型,它通常比聚类分析中的传统的方法产生的结果更精确,而关键因素是混合模型中子总体个数,它决定了数据分析的最终结果。期望最大化(EM)算法常用在混合模型的参数估计,以及机器学习和聚类领域中的参数估计中,是一种从不完全数据或者是有缺失值的数据中求解参数极大似然估计的迭代算法。学者们往往采用AIC和BIC的方法来确定子总体的个数,而这两种方法在实际的应用中的效果并不稳定,甚至可能会产生错误的结果。针对此问题,本文提出了一种利用似然函数的碎石图来确定混合模型中子总体的个数的新方法。实验结果表明,本文方法确定的子总体的个数在大部分理想的情况下可以得到与AIC、BIC方法确定的聚类个数相同的结果,而在一般的实际数据中或条件不理想的状态下,碎石图方法也可以得到更可靠的结果。随后,本文将新方法在选取的黄石公园喷泉数据的参数估计中进行了实际的应用。     

空间变系数模型的统计诊断

空间变系数模型作为一类有效的空间数据分析方法已经得到了广泛的应用.本文主要研究该模型的统计诊断与影响分析方法。首先我们基于数据删除模型定义了Cook统计量,其次我们基于均值漂移模型讨论了异常点的检验问题。     

求解时谐涡流模型鞍点问题的分块交替分裂隐式迭代算法的改进

分块交替分裂隐式迭代方法是求解具有鞍点结构的复线性代数方程组的一类高效迭代法.本文通过预处理技巧得到原方法的一种加速改进方法,称之为预处理分块交替分裂隐式迭代方法·理论分析给出了新方法的收敛性结果.对于一类时谐涡旋电流模型问题,我们给出了若干满足收敛条件的迭代格式.数值实验验证了新型算法是对原方法的有效改进.     

一类具有扩散的捕食-食饵模型正解的存在性和惟一性

考虑了一类带Beddington-DeAngelis反应项的捕食-食饵模型正解的存在性和惟一性. 首先利用分歧理论给出正解存在的充分条件, 并刻画了整体分歧的结构. 然后利用特征值变分原理将所给的条件简化, 从而得到正解存在的更为简单更好计算的充分条件和必要条件. 最后利用隐函数定理和广义极大值原理在一维情况下给出了正解的存在惟一性.     

海量数据下模型平均的分治算法

随着数据收集技术在近年来的飞速发展,传统的统计方法都面临着"海量数据"的挑战.分治算法是应对海量数据的最有效方法之一:其基本思想是将整个数据集分成若干份较小的数据,在每份数据上单独拟合统计模型,然后将多个模型的结果进行整合从而得到最终的结果.模型平均是当代统计学和计量经济学研究的国际前沿方法,在经济、金融、生物、医学等方面有着广泛的应用.针对线性模型的MMA和JMA方法,以及广义线性模型的模型平均方法,文章分别提出了它们在海量数据下的分治算法,并通过模拟和实际数据分析来说明算法的有效性和实用性.     

Performance evaluation of fuzzy classification methods designed for real time application

This paper proposes a comparative appraisal of the fuzzy classification methods which are Fuzzy C-Means, K Nearest Neighbours, method based on Fuzzy Rules and Fuzzy Pattern Matching method. It presents the results we obtained in applying those methods on three types of data that we present in the second part of this article. The classification rate and the computing times are compared from a method to another. This paper describes the advantages of the fuzzy classifiers for an application to a diagnosis problem. To finish it proposes a synthesis of our study which can constitute a base to choose an algorithm in order to apply it to a process diagnosis in real time. It shows how we can associate unsupervised and supervised methods in a diagnosis algorithm.     

一些流形的复化切丛的平凡性

本文研究一个流形M的复化切丛TcM的平凡性问题。我们证明当M是n维球面S^n或者满足某些条件的2,3或4维流形时,TcM是平凡丛．     

Application of a quantification SWOT analytical method

In this paper we present a Quantified SWOT (Strengths, Weaknesses, Opportunities and Threats) analytical method which provides more detailed and quantified data for SWOT analysis. The Quantified SWOT analytical method adopts the concept of Multiple-Attribute Decision Making (MADM), which uses a multi-layer scheme to simplify complicated problems, and thus is able to perform SWOT analysis on several enterprises simultaneously. Container ports in East Asia are taken as a case study in this paper. Quantified SWOT analysis is used to assess the competing strength of each port and then suggest an adoptable competing strategy for each.     

偏正态数据下众数回归模型的统计诊断

为了更好地拟合偏态数据,充分提取偏态数据的信息,针对偏正态数据建立了众数回归模型,并基于Pena距离统计量对众数回归模型进行统计断研究,得到了众数回归模型的Pena距离表达式以及高杠杆异常点的诊断方法.利用EM算法与梯度下降法给出了众数回归模型参数的极大似然估计,根据数据删除模型计算似然距离、Cook距离和Pena距离统计量,绘制诊断统计图.通过Monte Carlo模拟试验和实例分析比较,说明文章提出的方法行之有效,并在一定条件下Pena距离对异常点或强影响点的诊断优于似然距离和Cook距离.     

数据不确定的鲁棒数据包络分析方法(英文)

本文研究了输出参数不确定的数据包络分析(DEA)模型.利用鲁棒优化方法,建立了一个鲁棒DEA模型,通过数值试验表明了该模型在有效性评价和排序方面的可靠性.本文的模型可处理分布未知的不确定数据,与已有的只考虑对称分布不确定参数的模型相比,适用范围更广.     

A numerical solution of a two-dimensional IHCP

In this paper, we will first study the existence and uniqueness of the solution of a two-dimensional inverse heat conduction problem (IHCP) which is severely ill-posed, i.e., the solution does not depend continuously on the data. We propose a stable numerical approach based on the finite-difference method and the least-squares scheme to solve this problem in the presence of noisy data. We prove the convergence of the numerical solution, then to regularize the resultant ill-conditioned linear system of equations, we apply the Tikhonov regularization 0th, 1st and 2nd method to obtain the stable numerical approximation to the solution. The stability and accuracy of the scheme presented is evaluated by comparison with the Singular Value Decomposition (SVD) method.     

一类零膨胀半参数混合效应模型的惩罚似然估计

本文将半参数线性混合效应模型推广应用到一类具有零膨胀的纵向数据或集群数据的研究中,提出了一类新的半参数混合效应模型,然后利用广义交叉核实法选取光滑参数,通过最大惩罚似然函数方法与EM算法给出了模型参数部分与非参数部分的估计方法,最后,通过模拟和实例说明了本文方法的有效性.     

Internal vs. external risk measures: How capital requirements differ in practice

We compare capital requirements derived from tail conditional expectation (TCE) with those derived from the tail conditional median (TCM). In theory, TCE is higher than TCM for most distributions commonly used in finance and at fixed confidence levels; however, we find that in empirical data, there is no clear-cut relationship between the two. Our results highlight the relevance of TCM as a robust alternative to TCE, especially for regulatory control.     

A case study of modelling preventive maintenance of a production plant using subjective data

In this paper we describe a subjective data based case study carried out at a company manufacturing copper products, which parallels a previously published objective data based study at the same plant. The purpose of this study is twofold. The first is to model the implementation of Planned Preventive Maintenance (PM) to an Extrusion Press using the delay time concept. The second is to test a method for estimation of model parameters from subjective data in the context of delay time modelling. The parameter values of the underlying fault arrival process and the delay time distribution were, unlike in a parallel objective study, initially estimated from subjective data obtained through a questionnaire survey. Since bias was present in the initial subjective estimate, a method of removing it was developed to improve the model fit. On the basis of the data analysis and delay time modelling, improved PM policy and procedures were proposed to increase the effectiveness and efficiency of PM.