基于广义回归估计的校准加权设计效应模型研究

校准是最常用的加权调整方法,然而传统加权调整设计效应模型只考虑有差异权数导致的精度损失,忽略使用辅助信息后的精度改进,因此应用于设计效应计算时存在一定的缺陷。本文在Spencer模型的基础上进行拓展,引入反映辅助变量和调查变量相关关系的广义回归估计量,构建了校准加权设计效应的一般模型。数值分析结果显示,校准加权设计效应模型的效果优于传统加权调整设计效应模型;尤其在调查变量与辅助变量高度相关的情形下,校准加权设计效应模型能够准确地估计出不等概率抽样设计和校准调整的综合效率。     

隐马尔可夫结构方程模型及其贝叶斯估计

结构方程模型是一种含有潜变量的经典统计学模型,被广泛应用于心理学、教育学、经济学、医学等领域。隐马尔可夫模型是一种基于随机过程的统计模型。本文书结构方程模型与隐马尔可夫模型相结合,构造了一种新的模型——隐马尔可夫结构方程模型,详细给出了隐马尔可夫结构方程模型的数学定义。为了对模型的系数进行贝叶斯估计,设定了模型参数的先验分布,然后利用MCMC方法模拟参数的后验分布,计算出了参数的后验均值作为参数的估计值。最后将参数的估计值与真值进行比较,发现估计效果良好。     

乘客策略行为下考虑需求学习的航空客运动态定价策略研究

研究航空公司在需求学习下的动态定价策略。通过假设乘客到达率不确定以及具有策略等待行为,运用贝叶斯理论和博弈论对航空公司需求学习下的多周期动态定价问题进行建模,探讨了机票最优定价策略的充分条件,并通过分析航空公司收益函数的性质,得到了最优定价随时间和已出售机票数量的变化趋势。最后应用算例分析了需求学习的效果,得出:需求学习能够缓解需求不确定带来的损失,但不能完全消除;乘客策略程度越大,需求学习效果越明显。     

时间序列多个突变点的贝叶斯推断——对我国GDP序列的实证分析

突变点的存在对经济分析与建模会产生重要影响."邹检验"仅仅在序列存在一个突变点时有效.为了对序列中可能存在的多个突变点进行判断,引入了基于贝叶斯推断的多个突变点判断理论,并将该理论应用于我国GDP序列中.笔者检测出该序列存在三个突变点,分别位于1961年,1976年,1989年.此外,发现加入合理的突变点后,模型的预测精度得到显著的提高.     

带跳扩散过程的经验似然推断

本文对带跳扩散过程的经验似然推断进行了讨论.基于经验似然方法,我们可以针对带跳扩散过程的各项系数构造置信区间.这种置信区间的性质比基于渐近正态性构造出来的置信区间要好.     

ADAPTIVE QUADRILATERAL AND HEXAHEDRAL FINITE ELEMENT METHODS WITH HANGING NODES AND CONVERGENCE ANALYSIS

In this paper we study the convergence of adaptive finite element methods for the gen- eral non-attine equivalent quadrilateral and hexahedral elements on 1-irregular meshes with hanging nodes. Based on several basic ingredients, such as quasi-orthogonality, estimator reduction and D6fler marking strategy, convergence of the adaptive finite element methods for the general second-order elliptic partial equations is proved. Our analysis is effective for all conforming Qm elements which covers both the two- and three-dimensional cases in a unified fashion.     

智能电网的10G-EPON中基于贝叶斯分类的业务感知机制

随着智能电网的发展及其多种信息业务的涌现,10G-EPON作为业务接入技术日益成为重要支撑;然而业务的多元化对10G-EPON的多业务支撑能力提出了重要挑战.为了适应电力系统中多种不同类型业务的需求,本文对智能电网的信息业务特性进行分析,提出了一种基于贝叶斯分类的10G-EPON业务感知机制;并且根据10G-EPON中OLT与ONU的主从式网络架构特点,提出了业务感知的主从式实现方式.该机制使用贝叶斯网络分析数据包的特征,进而确认待传送业务的类型.在贝叶斯业务分类的基础上,通过OLT和ONU之间的交互决定业务的资源分配和传输策略.为了验证新机制的有效性,分别从时延和丢包率两方面进行系统仿真.仿真结果表明,所提出的基于贝叶斯分类的业务感知机制在时延和丢包率具有显著的优势,能够实现业务与10G-EPON的高效匹配,提高10G-EPON在智能电网应用中多业务的区分支持能力.     

基于贝叶斯序贯方法的微波效应实验设计

提出了一种基于贝叶斯验后概率的序贯检验方法,建立了检验的判别准则,给出了判别准则临界值的计算方法。在给定截尾实验次数的条件下,提出了一种截尾方案,建立了截尾判断方法。将其用于解决验证效应物在微波作用下失效概率达到给定水平的微波效应实验设计问题,给出了相应的实验方案和所需样本量的估计。最后,通过实例对上述方法的应用过程进行了说明,并和现有方法进行了分析比较。     

基于贝叶斯分析的不完全维修条件下可修系统的参数估计

可靠性和维修性的参数估计在可修系统建模及维修决策中具有非常重要的地位.不完全维修条件下可修系统的故障时间既不相等也不服从独立分布,这使得可修系统维修模型的参数估计变得十分困难.针对此问题,对第一次故障服从威布尔分布,故障之后进行Kijima类型I的修复性维修和Kijima类型I的预防性维修的可修系统进行了研究,应用贝叶斯分析对威布尔分布的形状参数β、尺度参数η、修复性维修的不完全维修因子ar以及预防性维修的不完全维修因子ap进行估计.仿真算例表明,该方法可以较为准确的对可靠性和维修性参数进行估计.     

基于动态线性模型的中国狭义货币需求及缺口的贝叶斯估计

本文应用动态线性模型研究我国的狭义货币需求,利用贝叶斯吉布斯抽样方法估计模型的参数和方差,获得了潜在货币需求趋势和货币缺口,对我国的货币供给进行分析并获得一些有益结论,对于央行更好地实施货币管理,保持经济平稳发展有积极意义。