Panel数据模型的参数bootstrap推断

利用广义p值和参数bootstrap方法,研究了Panel数据模型中未知参数的假设检验问题.对于回归系数,基于最小二乘估计和两步估计方法,考虑了非齐次线性假设检验问题.对于方差分量,研究了单边假设检验问题.进而利用Monte Carlo方法进行模拟研究.模拟结果表明,参数bootstrap检验方法既能较好控制犯第一类错误的概率,又具有较高的功效,且大多数情况下优于广义p值检验方法.     

部分线性模型序列相关的经验似然诊断

本文研究了部分线性回归模型中误差的序列相关性的检验问题,得到了一种全新的经验似然诊断方法,导出了经验似然的非参数的Will's定理,数值模拟表明检验方法有很好的检验功效．     

增长曲线模型参数的似然比检验

正态假设下增长曲线模型参数的极大似然估计已被广为研究。本文在两类更为广泛的分布族——椭球等高分布族中研究了增长曲线模型参数的极大似然估计问题;并讨论它们与正态假设下其估计的内在联系;导出了一般假设检验的似然比准则;对某些特殊而常见的检验问题,研究了其验检统计量的零分布不变性。     

定时截尾下指数分布产品可靠性抽样检验方案

本文给出了制订定时截尾下指数分布产品可靠性抽样检验方案的统计方法.检验统计量是平均寿命倒数的极大似然估计.提出了一种选择截尾时间的方法.利用分布分位数的Cornish-Fisher展开近似地确定了样本量和接收常数.模拟结果表明,本文给出的方法是可行的.     

依从者平均因果效应的统计推断

本文主要研究临床试验中出现不依从现象时依从子总体的平均因果效应的统计推断。考虑在实际服药状态是二值变量且有相关性,治疗响应变量连续取值的情形,同时考虑协变量对治疗效果有影响的情况下,给出了治疗效果参数的可识别性及近似条件极大似然估计,且构造了记分检验统计量。对特殊模型进行了模拟,结果表明与理论预期一致。     

基于随机矩阵理论的高维数据球形检验

本文基于随机矩阵理论,研究了一般总体的高维协方差矩阵的球形检验.当样本量小于数据维数时,经典的似然比检验方法在球形检验中已无法使用.通过引入样本协方差矩阵谱分布的高阶矩,构造出一个新的检验统计量,并给出其在零假设下的渐近分布.模拟实验表明所提出的统计量在控制第一类错误概率的基础上能有效提高检验功效,对于Spiked模型效果尤为显著.     

序约束下ARCH(0,2)模型参数估计与检验

本文研究了平稳ARCH（0，2）模型未知参数α的极大似然估计及有序约束时α的极大似然估计的渐近性质，给出了参数序关系（α1≥α2）的检验方法，并得出了似然比检验统计量的渐近分布。用二次规划的算法，给出求各种情况下参数α的极大似然估计的数值算法。     

大数据下广义线性模型的参数估计算法

在大数据下,全样本量很大,未知参数极大似然估计的计算变得十分困难.文章主要对于广义线性模型参数的极大似然估计研究一种有效的计算方法.首先证明了随机抽样算法下的估计量的渐近正态性,由此提出了入样概率的选取准则及两步随机抽样算法.模拟研究表明,绝大部分情况下,运用文章提出的方法所得到广义线性模型极大似然估计量的均方误差低于与之对比的简单随机抽样.     

指数分布冷贮备系统产品的统计分析——转换开关指数型的情形

给出了全样本场合下指数分布冷贮备系统产品寿命分布中参数θ≠λ时的矩估计和极大似然估计,通过Monte-Carlo给出了参数矩估计的精度,考察了1000次满足条件时所需要的模拟次数,随着样本量的增大,矩估计存在的比率逐渐增大,而极大似然估计的结果与样本有关.同时给出了参数θ=λ时的矩估计、极大似然估计和逆矩估计,通过Monte-Carlo模拟考察了参数点估计精度,认为矩估计比较优.文章还给出了求参数区间估计的两种方法——精确方法和近似方法,通过Monte-Carlo模拟认为精确方法精度较高.     

同时考虑响应和毒性的Ⅱ期临床试验设计

肿瘤学研究常通过Ⅱ期临床试验设计来初步评价一个新的治疗方案的疗效,目前流行的方法是 Simon的两阶段试验设计.不过他只关注反应率,即对肿瘤有抑制作用的病人比率.而在实际临床中,人们既想控制肿瘤的生长,也不希望毒性的副作用大.Conaway和Petroni基于治疗方案的疗效和安全性,提出一种Ⅱ期临床试验设计方法,对响应与毒性给以相同的权重.本文提出新的想法来处理安全性与疗效之间的平衡关系,主要思想是分开控制反应率和毒性的第一类错误.在Ⅱ期临床试验阶段,由于样本量较小的缘故不大可能同时控制反应率和毒性的第一类错误,我们可以根据实际临床需要将这两个第一类错误分别确定在不同的显著性水平.比如,如果我们更关注治疗方案的毒性多过疗效,可以将毒性的第一类错误定在较低的水平(如5%),而将反应率的第一类错误定在较高的水平(如10%或15%).基于上面的思想,本文给出了寻找停止域和拒绝域的准则和样本量大小的确定公式.我们的方法较其它设计方案更稳健,而且能准确地控制感兴趣的参数(反应率或毒性)的第一类错误.另外,本文思想在概念上很直观,易于临床操作,尤其符合Ⅱ期临床试验设计小样本量的要求.     

融资融券交易与A股市场波动相关性实证研究

本文基于A股市场开展融资融券交易以来的实际数据,用Johnson协整检验,误差修正模型和Granger因果关系检验方法,实证研究了融资融券业务的开展对A股市场价格和波动性的影响,结果显示融资融券交易对A股市场的价格和波动性的影响都不显著.     

股票价格指数、消费指数与CHIBOR的关联性研究

本文研究表明,CHIBOR 7日拆放利率分别与股票价格指数、消费物价指数呈协整关系和显著正相关关系,且股票价格指数、消费物价指数为CHIBOR的Granger成因,从而反映了股市的财富效应增加了银行间资金的需求成本的上升。同时CHIBOR与消费物价指数呈互为因果关系,且消费物价指数对CHIBOR的脉冲响应时间较长,从而增加了货币市场管理难度.     

Test Sets and Test Rank of a Free Metabelian Lie Algebra

Abstract

We prove that the test rank of a free metabelian Lie algebra L of rank n equals n-1 and a test set of L belongs to the derived subalgebra of L.     

和─最小检验函数

本文研究犯两类增误概率之和为最小的检验函数，且研究此检验函数与贝叶斯检验函数的关系．     

配比试验在灰铸铁熔铸渗硼中的应用

本文用配比试验法研究了灰铸铁在铸型中进行碳化硼涂料渗硼工艺，证明了渗硼层有高的耐锌液腐蚀性能．因此，带有渗硼层的灰铸铁锌锅使用寿命长，可取得显著的经济效益．     

Obtaining test problems via Internet

In this paper we detail a number of sources of test problems accesible via Internet. We also outline a number of ways by which such test problems can be obtained, for example by electronic mail (email), anonymous file transfer protocol (anonymous ftp), Gopher, Veronica and via the World Wide Web (WWW) using browsers such as Mosaic and Netscape.     

A remark on the characterization of the gradient of a distribution

It is shown in this paper that a scalar test function in Rⁿ is the divergence of a vector valued test function if and if its integral over the domain vanishes. Using this result, we are able to give an elementary proof of the characterization of the gradient of a distribution. Also an application on characterization of the curl of a distribution in R² is presented.     

不同差补方法的比较

本文针对缺失数据提出几种差补方法 ,通过模拟实验 ,考察文些方法的适用性及优缺点。结果表明 ,控制变量的恰当引入有利于提高估算效果。从与真值的拟合角度看 ,均值差补法有优势 ;而从保持样本分布的角度看 ,含有随机过程的差补法效果显著。在使用差补后的“完整”数据集时始终保持客观谨慎的态度是非常重要的。     

Test Functions with Variable Attraction Regions for Global Optimization Problems

Functions with local minima and size of their region of attraction known a priori, are often needed for testing the performance of algorithms that solve global optimization problems. In this paper we investigate a technique for constructing test functions for global optimization problems for which we fix a priori: (i) the problem dimension, (ii) the number of local minima, (iii) the local minima points, (iv) the function values of the local minima. Further, the size of the region of attraction of each local minimum may be made large or small. The technique consists of first constructing a convex quadratic function and then systematically distorting selected parts of this function so as to introduce local minima.     

On the behavior of F-signatures,splitting primes,and test modules under finite covers

We give a comprehensive treatment on how F-signatures, splitting primes, splitting ratios, and test modules behave under finite covers. To this end, we expand on the notion of transposability along a section of the relative canonical module as first introduced by K. Schwede and K. Tucker.