Box-Cox变换用于分位数回归曲线相交问题的研究

将Box-Cox变换与分位数回归模型相结合(两阶段法),是分位数回归研究领域的一大进步。该法虽然两步都与分位数回归的检验函数紧密结合,但是由于没有利用分位数回归的优良性质,而是引入了中间参变量,因此增加了模型的累进误差,降低了模型精度。更重要的是,两阶段法没有对于分位数回归领域中普遍出现的分位数回归曲线的相交问题给出解决方法。针对这些问题,经研究应该首先确定Box-Cox变换的参数,避免模型中不确定因素的引入,然后对数据进行整体变换并结合分位数检验函数,直接利用分位数回归的优良性质,最终确定分位数回归模型的参数。实例证明,该方法提高了模型的精度,可以有效地解决分位数回归曲线的相交问题。     

下料问题数学模型研究

本文讨论了关于合理下料问题线性规则模型的建立，给出了该问题正确的线性规划模型，用反例说明了某些模型的错误并进行了分析。     

一般均值漂移模型的Score检验统计量

本文研究了一般均值漂移模型中漂移量的存在性检验问题.利用Score函数和Fisher 信息阵,获得了检验的Score统计量.