Multi-objective optimization of inverse planning for accurate radiotherapy

The multi-objective optimization of inverse planning based on the Pareto solution set, according to the multi-objective character of inverse planning in accurate radiotherapy, was studied in this paper. Firstly, the clinical requirements of a treatment plan were transformed into a multi-objective optimization problem with multiple constraints. Then, the fast and elitist multi-objective Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-Ⅱ) was introduced to optimize the problem. A clinical example was tested using this method. The results show that an obtained set of non-dominated solutions were uniformly distributed and the corresponding dose distribution of each solution not only approached the expected dose distribution, but also met the dose-volume constraints. It was indicated that the clinical requirements were better satisfied using the method and the planner could select the optimal treatment plan from the non-dominated solution set.     

基于POT模型的巨灾风险度量与保险模式研究——以地震风险为例

巨灾风险发生的频率低且损失大,具有显著的厚尾性特征,因此不易度量其风险。本文以地震风险为例,采用1961-2011年以来中国发生的4.5级以上地震造成的损失值作为样本,在进行物价调整之后引入了POT模型和广义Pareto分布对损失数据进行拟合,计算出不同的置信度水平下不同的VaR值,得到不同的保费规模与地震保险的价格,并以此为依据设计我国巨灾保险的风险分散机制。     

双定数混合截尾下两参数Pareto分布的统计分析

在传统的定时和定数截尾试验的基础上,该文首次提出了一种新的截尾试验方案:双定数混合截尾.基于这类截尾数据求出了两参数Pareto分布参数的极大似然估计及θ的置信区间.当α已知时,取Gamma先验分布的情况下,求出了三种不同损失函数下参数θ、可靠度函数以及失效率函数的Bayes估计;当α,θ都未知时,分别取无信息先验分布...     

混合双参数广义Pareto分布的参数估计

Pareto分布族因其厚尾特点,在金融分析、寿命分析中都是非常重要的统计模型.但是对于混合双参广义Pareto分布,在模型参数估计时,传统的矩法估计和极大似然估计在理论上可以实现,实践时比较困难.本文应用EM算法之ECM算法,研究了混合广义Pareto分布在完全数据场合下的参数估计问题,并模拟说明EM算法来估计混合广义Pareto分布是一种容易实现又非常有效的方法.     

一种对称损失下两参数广义Pareto分布形状参数的Bayes分析

在加权对称损失函数下，使用Bayes估计方法，讨论了两参数广义Pareto分布形状参数的Bayes估计及其性质，得到了形状参数的Bayes估计的一般形式与在两种不同先验下的精确形式，并由此得到形状参数的最小最大估计的一种形式，将不同的估计联系在一起。并通过模拟研究了所得估计的精度，结果表明所得估计的精度较高。