采用拟合偏差分析法建立生长毛兔日增重模型

本文讨论了在建立生长毛兔的日增重──日粮蛋能比模型过程中，对具有重复测量的观测值，即对在每个点ｘｉ（ｉ＝ １， ２， ３，…ｋ）都对应有两个以上观测值 ｙｉｊ（ｊ＝２， ３， ４…，ｎ）的数据所假定的一元线性回归模型进行拟合偏差分析，检验线性模型的合理性，最终确定模型形式的方法．     

动物生长模型的优化拟合方法

动物生长模型的优化拟合过程应分为模型参数的优化估计与拟合结果的统计检验两个步骤。现有的曲线拟合方法中，Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法是比较公认的最优参数估计法，本文利用Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法估计了几种常用动物生长模型的参数，为保证Ｍａｒｑｕａｒｄｔ法优化估计参数的成功，对参数初值的选取及阻尼因子的确定提出了参考意见；在拟合结果的统计检验方面，针对目前普遍只采用拟合度的大小来说明拟合好坏的情况，又进一步探索了对拟合结果进行统计检验的方法．     

时间序列中向量自回归模型的拟合优度检验

本文提出并研究了一些诊断检验工具,用于一般参数型的时间序列向量自回归模型的拟合优度检验．该检验在零假设下渐近服从卡方分布,并能侦察到以参数速度收敛到零假设模型的备择模型．检验涉及到权函数,因此可以灵活地选择权函数以提高检验功效,尤其是在可能的偏离方向已知情形．如果备择不是方向型的,而只知道其属于某一个模型类中,此时可构造一个渐近分布自由的极大极小（maximin）检验．对于饱和备择,基于得分型思想给出了构造万能（omnibus）检验的可行性构想．本文对提出的检验从理论上进行了功效研究．另外,为提高检验在小样本情形的功效,本文把非参数Monte Carlo检验方法推广到相依数据情形．最后,通过模拟研究和实际数据分析进一步表明检验的有用性．