基于维纳过程步进应力加速退化试验的客观贝叶斯分析

高可靠性产品在加速寿命试验中其失效数据经常比较少,利用步进应力加速退化试验来评估产品寿命分布是一种非常好的方法.本文基于维纳过程的步进应力加速退化试验模型利用客观贝叶斯方法获得了其模型参数的无信息先验(Jefferys先验和Reference先验).并证明了对应的后验分布都是正常的.对于Jefferys先验和Reference先验下的后验提出相应的Gibbs抽样算法.最后,我们模拟对比了客观贝叶斯估计、贝叶斯估计和极大似然估计,模拟结果揭示了客观贝叶斯方法的优良性.     

基于Langevin扩散过程在非凸情况下的抽样（英文）

本文研究了在目标分布非凸情况下,利用Langevin扩散过程进行抽样的问题,和文献[6]相对比,本文推广了其抽样算法在二阶Wasserstein度量下的收敛性,并且在其指数收敛的情形下找到了一个更好的常数c.     

基于两种不同延迟过程的退化系统之最优更换策略

将延迟几何过程进行推广并引入延迟α-幂过程,以用于处理退化过程会发生延迟且延迟发生的概率会随故障次数的增多而减小的系统.以系统的故障次数为更换策略,以平均费用率为目标函数,建立了维修更换模型,证明了最优维修更换策略的存在性.最后,通过一个数值例子验证了方法的有效性.     

基于性能退化的动量轮可靠性建模与评估

为解决长寿命卫星动量轮可靠性评估无失效数据问题,研究基于性能退化的动量轮可靠性建模与评估方法.首先通过失效分析,提出以温度作为动量轮可靠性的特征量.然后利用动量轮温度的遥测数据,建立其温度随时间变化的叠合模型.为解决动量轮试验样本量不足问题,采用Bootstrap仿真方法建立动量轮寿命分布模型,评估其可靠性水平.实例表明,方法能够在无失效数据情况下,利用性能退化数据评估动量轮可靠性,且具有较高精度,为解决无失效数据条件下长寿命卫星动量轮可靠性建模与评估问题提供了一条有效途径.     

多目标调查的MPPS平衡抽样方法研究

平衡抽样是广受关注的利用辅助信息改善样本结构的抽样方法.MPPS抽样在多目标调查中采用的与多变量规模成比例的入样概率,可以在平衡抽样中精确满足.基于MPPS抽样和平衡抽样的性质,文章提出多目标调查下的MPPS平衡抽样,该方法主要思想是将多个调查变量的辅助信息在确定入样概率和随机抽样过程中同时使用,提高HT估计量精度.模...     

住户调查中户内样本抽样方法的比较研究

抽样调查是获取社会经济调查数据的主要手段,其抽样设计一般采用分层多阶段不等概的抽样设计。但是,在抽样设计和实际抽样中,人们往往忽视末端样本个体的抽样,本文主要基于中国家庭动态跟踪调查数据对末端样本的概率抽样方法进行比较研究。     

基于MCMC抽样的金融贝叶斯半参数GARCH模型研究

GARCH模型是研究金融资产收益的重要模型,然而现有参数GARCH模型依然不能有效刻画金融资产收益偏态厚尾特性且存在模型设定风险。本文在非参数分布和GARCH模型基础上,建立半参数GARCH模型以提高模型的有效性;同时在贝叶斯框架内发展有效MCMC抽样解决模型的参数估计难问题,并利用DIC4研究模型比较问题;最后通过模拟研究和实证研究考察MCMC抽样的有效性,检验半参数GARCH模型在刻画金融资产收益特性和风险价值预测方面的实际效果。     

基于Gibbs抽样方法ARFIMA-GARCH模型的贝叶斯估计

近年来,ARMA、GARCH模型的研究一直是金融统计方向研究的热点。但是少有人研究ARFIMA-GARCH模型。因此本文提出ARFuNA(p,d,q)-GARcH(r,s)模型,该模型对r=O,s=O时退化为ARMA类模型,对p=O,q=O,d=O时就退化为GARCH模型,它囊括了时间序列的各种情形的。由于理论和实证表明对各种ARMA、GARCH类模型基于常用分布的似然函数得到的模型估计精度不高,故本文提出了基于贝叶斯方估计的MCMC方法来估计模型参数。这样就充分利用了样本信息和模型参数先验信息,因而具有更小的方差,能得到更精确的估计结果。最后本文以上证综合指数五分钟数据来进行仿真分析,建立了基于MCMC模拟方法的贝叶斯估计的ARFIMA(p,d,q)-GARCH(r,s)模型。数据分析中采用典型的Gibs抽样,基于MCMC模拟1500次,舍弃前100次,得到ARFIMA(1,d,1).GARCH(1,1)各参数的贝叶斯估计,并与传统EVIEWS估计得到的参数相比,发现贝叶斯估计更精确。     

基于两步子抽样算法的多目标抽样统计推断研究

针对海量数据,子抽样算法是当前一种流行的简化计算和降低计算成本的方法。现阶段的研究主要集中于单目标变量的估计上。多目标抽样也是现实生活中经常遇到的问题。本文提出基于广义线性模型,多目标抽样的均值两步子抽样算法。两步子抽样算法是Wang等(2018)^[1]提出的基于L-最优和A-最优的思想,确定每个抽样单元的入样概率。本文在此基础上,定义多目标抽样的各单元的入样概率,并推导模型参数估计量的渐近性质,最后用模拟数据和实际例子对均值两步子抽样算法和多目标两步子抽样方法进行比较。结果表明,在样本量相同时,A-最优准则下均值两步子抽样算法在估计精度上优于基于两步子抽样算法的MPPS抽样和L-最优准则下均值多目标两步子抽样算法。在计算效率上也较全样本估计有显著的提高,节约了计算时间。     

可变抽样区间的多变量自相关过程VAR控制图

基于批量-均值法的思想,向量自回归(VAR)控制图对多变量自相关过程的较小偏移可以进行有效控制。为了提高多变量自相关过程监控效率,本文研究可变抽样区间的VAR控制图。首先,对多变量自相关过程的VAR控制图进行可变抽样区间设计;然后,用蒙特卡洛模拟方法计算其平均报警时间;最后,以平均报警时间为评价准则,对所设计的可变抽样区间VAR控制图与固定抽样区间的VAR控制图进行比较研究。研究结果表明:所设计的可变抽样区间多变量自相关过程VAR控制图较固定抽样区间的多变量自相关过程VAR控制图能更好的监控过程的变化。     

On a Characterization of the Gamma Distribution: The Independence of the Sample Mean and the Sample Coefficient of Variation

Let n 3 and let X ₁,...,X _n be positive i.i.d. random variables whose common distribution function f has a continuous p.d.f. Using earlier work of the present authors and a method due to Anosov for solving certain integro-functional equations, it is shown that the independence of the sample mean and the sample coefficient of variation is equivalent to that f is a gamma function. While the proof is of methodological interest, this conclusion can also be arrived at without any assumptions by appealing to the Laplace-Stieltjes transform, as in the Concluding Romark (Section 3).     

The Functional Law of the Iterated Logarithm for the Empirical Process Based on Sample Means

Consider a double array of i.i.d. random variables with mean and variance and set . Let denote the empirical distribution function of Z_{1, n} ,..., Z _{N, n} and let be the standard normal distribution function. The main result establishes a functional law of the iterated logarithm for , where n=n(N) as N. For the proof, some lemmas are derived which may be of independent interest. Some corollaries of the main result are also presented.     

基于非齐次泊松过程的拖拉机故障规律性研究

进行了拖拉机田间作业故障跟踪试验 ,得到了拖拉机现场使用的故障数据 ,用非齐次泊松过程建立了拖拉机故障过程的数学模型 ,并用神经网络方法给出了模型的参数估计 ,讨论了拖拉机故障过程的改善与劣化与故障强度函数的关系 ,得到了拖拉机使用初期的故障强度曲线 ,给出了平均故障间隔时间的估计值 .     

基于最终类集的复杂样本设计研究

本文依据最终类集样本可以近似均等选择概率下各种多阶段抽样设计样本的理论,构建出多阶段抽样下复杂样本设计的理论分析框架,解析出影响复杂样本估计量设计效应的两个基本因素:最终类集同质系数和最终类集规模,分析了它们对复杂样本估计量设计效应的影响机理及相互作用机制,并应用于我国一体化住户调查的主样本设计。     

ADI方法在液桥Marangoni对流控制的数值模拟中的应用

我们采用一种ADI方法用于Marangoni对流控制的计算模拟.本文着重在数值上考察了这种应用.结果表明,这种ADI方法的应用是成功和有效的.     

基于跳扩散过程的可转换债券的定价

本文标的股票的方程采用跳扩散方程,首先规定一个跳跃的涨跌区间,这样就可以很快的找出跳跃点,我们根据跳跃点将股价聚类,然后把各个类看成是总体中抽取出来的一个样本,我们就可以估计出跳扩散方程中的所有参数.由于我们的标的股票的方程是含跳过程,因此无法找出完全保值的自融资策略,但我们可以根据风险最小化的原理给出可转换债券的价格,最后运用Monte Carlo模拟计算出了南京水运转债在0时刻的价格。     

基于小波神经网络方法的桥梁结构损伤识别研究

桥梁结构在服役期间会承受复杂的荷载,长期使用会不可避免地出现各种损伤.若这些损伤不能被及时发现和适当处理,将有可能造成严重的事故.因此,桥梁结构的局部小损伤识别对于其及时检修有重要意义.通常,损伤结构的全局动态特性测试可能对局部的结构损伤不敏感,特别是对小损伤,这就需要从结构动态响应信号中提取对损伤更敏感的特征量.建立了桥梁结构的有限元模型并进行动力特性分析;采用小波包分析方法处理结构动态响应信号以构造结构损伤指标,并结合结构损伤指标和人工神经网络方法进行桥梁结构的损伤定位.     

给定抽样调查费用时最优轮换率及样本容量的确定

建立了前期和现期总的调查规模即样本容量不一定相等时的样本轮换模型,并求出了给定费用时的最优样本容量及最优轮换率,并分析了3种特殊情况,其中第3种特殊情况正是[1,2]中的有关结果.     

贝叶斯网络仿真元模型及其在装备战场损伤仿真中的应用研究

结合装备战场损伤仿真系统,研究了贝叶斯网络仿真元模型的构建方法.从条件概率角度描述了仿真模型输入参数与输出参数之间的映射关系,研究了构建贝叶斯网络仿真元模型的可行性,分析了贝叶斯网络仿真元模型的优点;研究了贝叶斯网络仿真元模型构建过程中的关键问题,包括:元模型参数的确定、原始模型参数向贝叶斯网络节点的转化、联结强度的计算、衍生元模型的构建;针对不完全信息条件下装备战场损伤快速定位问题,研究了基于K2算法的贝叶斯网络仿真元模型构建方法;构建了某型高炮的战场损伤贝叶斯网络仿真元模型.     

基于Euler网的企业流程建模方法研究

本文主要介绍了基于离散事件系统的 Euler网建模方法 ,Euler网方法是在活动周期图方法的基础上 ,以图论和网论为描述语言的一种建模方法 ,它可以较好地支持生命周期 ,能够充分反映企业不断改进和扩展的过程 ,因此本文采用 Euler网方法对企业流程建模进行了重点研究 ,为企业建模提供了新的思路 .