对部分线性模型用惩罚最小二乘估计时最优光滑化的注记

部分线性模型也就是响应变量关于一个或者多个协变量是线性的, 但对于其他的协变量是非线性的关系\bd 对于部分线性模型中的参数和非参数部分的估计方法, 惩罚最小二乘估计是重要的估计方法之一\bd 对于这种估计方法, 广义交叉验证法提供了一种确定光滑参数的方法\bd 但是, 在部分线性模型中, 用广义交叉验证法确定光滑参数的最优性还没有被证明\bd 本文证明了利用惩罚最小二乘估计对于部分线性模型估计时, 用广义交叉验证法选择光滑参数的最优性\bd 通过模拟验证了本文中所提出的用广义交叉验证法选择光滑参数具有很好的效果, 同时, 本文在模拟部分比较了广义交叉验证和最小二乘交叉验证的优劣.     

施密特校正镜压铸新工艺

<正> 二英寸半大屏幕投影电视镜头中的施密特校正镜是用有机玻璃制成的。它的质量好坏直接影响着电视图象的质量。这个零件加工的传统方法是把有机玻璃用样板刀或靠模粗车成型,然后细磨、抛光。我们根据国内外有关资料,研究试验成功热压成型上述零件。一、工艺过程工艺原理:热塑性有机玻璃加热软化,在模具中热压成型,冷却后即成成品。工艺步骤: 1.将有机玻璃板按要求尺寸大小下成毛坯料如图1所示。2.将毛坯件洗净擦干。3.把恒温箱升温至160℃,将模具组分开放入箱内,加热30分钟;然后把有机玻璃毛坯放入模具,合模后继续加热至160℃,恒温15分钟。图2为合模后状态图。     

基于特征函数的逆高斯分布统计性质研究

本文给出了基于特征函数的逆高斯分布众多统计性质的证明过程,对逆高斯分布与高斯分布的平行性质进行了归纳,对其应用特性进行了论述.     

截尾情形下Weibull分布的最大似然估计

本文利用似然函数的单调性,分别给出了定时截尾和定数截尾情形下Weibull分布中参数最大似然估计(MLE)的数值解法.数据模拟研究表明,所给出的解法效果良好.     

带限制线性混合模型中参数估计的小样本性质

本文将带有线性限制下的线性模型理论推广至带有一般线性限制下的线性混合效应模型.同时,本文在没有李(2010)中的正则条件下,构造了估计,考虑了估计的小样本性质.     

非参数混合效应模型中的删除诊断

本文考虑了非参数混合模型中的子集删除诊断．在非参数混合模型的框架下,得到了用两种方法所得非参数元素估计的系数矩阵相等,同时用两种方法得到的随机效应预测的系数矩阵也相同．在此等价性的基础上,我们将现有文献中对线性模型的11删除=替代”准则推广至非参数混合模型场合．不仅得到了固定效应的删除诊断公式,还得到了随机效应的删除诊断公式．此外,我们通过模拟数据分析和真实数据分析说明了我们方法的有效性．     

统计方法在大学英语四级成绩分析中的应用

本文以本校2005级本科生为调查对象,考察影响大学生四级考试（College English Test Band Four,简称CET-4）CET-4成绩的因素。采用Bootstrap方法与T检验方法,分析得出：来自城市和农村的大学生CET-4成绩存在差异;大一大二四学期英语水平不同的人CET-4成绩存在显著差异;文、理科大学生CET-4成绩也存在差异。进一步,我们运用多元统计中回归分析的方法建立了CET-4成绩的回归模型,并利用Logistic模型对四级通过率进行了预测。     

基于迭代加权回归的推荐算法

评分预测问题是推荐系统研究的核心.本文利用用户评分数据集发掘商品之间的自相关性:将商品看作数据网络中的节点,用商品间的差异度定义节点间的距离,进而将评分预测问题转化为网络回归问题.然后使用迭代加权回归算法进行评分预测.通过对电影评分数据集Movie Lens的分析,验证了算法的有效性,结果表明迭代加权回归算法优于基于项目邻域的协同过滤算法.     

钙钛矿材料在环境催化领域的应用现状及进展

日益严重的环境问题和有限的资源促使人们积极探索提高污染物处理效率,多相催化剂在环境污染高效治理中扮演着重要的角色,因此,高活性和高稳定性新型多相催化剂的开发成为一项非常有吸引力和具有挑战性的任务。钙钛矿材料因其高催化活性和稳定的晶体结构成为环境催化领域的研究热点。本文综述了钙钛矿材料特性、制备方法、新型钙钛矿材料发展现状和在环境催化领域的应用现状,并对其面临的挑战及未来发展方向进行了讨论。     

钙钛矿型LaFexCu（1-x）O3固相芬顿催化剂制备及其降解亚甲基蓝性能研究

采用共沉淀法制备系列钙钛矿型催化剂LaFexCu(1-x)O3(x=0.2,0.4,0.6,0.8),通过XRD、FT-IR、SEM、BET和XPS进行表征。以亚甲基蓝(Methylene Blue, MB)为模型污染物,将LaFexCu(1-x)O3的催化性能与LaFeO3和LaCuO3进行比较,确定最佳掺杂比例。考察不同因素对催化反应的影响,确定最佳反应条件,并研究催化反应机理和催化剂的稳定性。结果表明：LaFexCu(1-x)O3呈钙钛矿晶型结构,颗粒空间分布松散,孔道丰富,比表面积和平均孔径较大,从而有利于亚甲基蓝的吸附降解。当x=0.6时,LaFe0.6Cu0.4O3具有最高的比表面积,同时催化活性最高。最佳条件：亚甲基蓝初始浓度为1000 mg·L-1,温度55 ℃、初始pH为4、双氧水投加量2.5 mL·L-1、LaFe0.6Cu0.4O3投加量60 mg·L-1。在最佳条件下,亚甲基蓝在20分钟内催化降解完全脱色,50分钟内COD去除率和TOC去除率分别达到94.2%和84.3%。ESR测试表明亚甲基蓝降解是在羟基自由基(·OH)和超氧自由基(·HO2)共同作用下完成的。10次循环后脱色率、COD去除率和TOC去除率仍能分别达到90.2%、84.2%和80.2%,证实LaFe0.6Cu0.4O3是一种高效稳定的非均相催化剂。