广义Pareto分布变点检测似然比模型

为检测极端事件的状态变化,基于似然比方法研究了广义Pareto分布(Generalized Pareto Distribution,GPD)变点检测模型.考虑三参数GPD变点的检验问题,提出了最大似然比检验统计量.通过证明参数变换后GPD的对数似然和检验统计量的一系列极限性质,得到了检验统计量的渐近分布.通过模拟研究,对该方法的有限样本性质进行了评价,实例分析也验证了该方法的可行性.     

面板数据下序贯模型变点的渐近检验法

本文研究了面板数据模型下变点是否存在的检验问题.对于面板序贯模型下的变点,利用构造的检验统计量及其极限分布的方法,获得了关于变点的一种渐近检验法.随后进行Monte-Carlo数值模拟,在模拟中对检验方法的经验检验水平、检验功效以及变点后的停时三个判断标准进行了考察.结果显示无论在理论还是数值模拟上,我们提出的渐近检验法均表现优良.推广了现有文献的关于单序列变点的序贯检验方法.     

变点统计分析简介(Ⅳ)局部比较法

一、方法的思想 在变点附近的“局部”中,某种量有了显著变化,它可以通过适当的估计去显示出来.在非变点附近的局部中,量保持稳定.这个差别就提供了发现变点的一个一般性方法:考察某种有针对性的统计量在各个“局部”内的变化,取其最显著之处作为变点位置的估计.当然,即使某个点非变点,但随机误差可能偶然以一种方式出现,使人误以为该处有显著变化,相反的情况也存在.这就需要通过检验来判定,那种程度的变化可视为显著的或随机性的,这涉及复杂的分布问题. 这个方法可用于种种模型,但在本文中,我们将只介绍其在一个简单模型──均值变点模型下…     

多元Logistic回归模型的结构变点估计

多元Logistic回归模型是广义线性模型中的一种常见形式,在社会科学和生物医学等领域有着广泛的应用.本文首先基于Pearson卡方统计量对Logistic回归模型的结构变点进行估计,再结合二元分割方法将其推广到多变点的情形.数值模拟结果表明基于Pearson卡方统计量的二元分割方法能有效估计出变点,且当变点之间间隔的样本较多时,估计效果较好.最后将此方法应用于一组DNA数据上,说明方法的有效性.     

模型结构变化点检测算法——GBV 法

变结构模型是适应控制、经济计量学和数理统计等领域的需要,近年来富有吸引力的研究课题之一.所谓“变结构模型”是在不同的数据采样区间上,统计模型的结构不同——模型的函数形式,变量选取和参数、随机变量的统计分布特征不同.目前,在文献上常见的是指在不同的数据采样区间上参数不同的情况,而这种变结构又有二种表现形式:1.参数突变:在某个数据采样序标 t~*,模型的参数呈现阶跃变化.2.参数渐变:从某个数据采样序标 t~*始,模型的参数发生变化,经过 T-t~*的过渡区间至采样序标 T 时,参数才稳定下来.特别称变化前后参数保持相同的情形为参数暂变.模型结构变化点的检测是变结构模型研究中最重要的内容,对于一个给定的样本集,在无任何先验信息的情况下,如何借助数理统计方法来检测出其结构变化点?而在具有一定先验信息时,又如何应用先验信息来提高检验的精确度?这是建立变结构模型的关键.     

变点统计分析简介 (Ⅲ)极大似然法、累计次数法、Bayes法

本篇主要结合一个重要的变点问题──概率变点问题,来介绍几个常用的方法:极大似然法,累计记数法和Bayes法。 一、极大似然法. 这与熟知的极大似然估计法相似,即通过求似然函数(密度或概率之积)极大值去估计有关参数.此处变点本身是一个参数,且似然函数对它的依赖关系很复杂,因此在施行上要涉及更多的计算.我们来看几个例子: 1.正态分布的均值变点,变点前后的方差可以不同。 问题的模型是:样本X1,…,X_(n) 独立,且 Xi～N(α1,σ12),i=1,…,m—1;Xi～N(α2,σ22),i=m,…,n这里m,α1,α2),a;’,a。‘都未知.只在a;4a。时,m才算作是变点.似…     

幂变换门限GARCH模型变点问题的贝叶斯分析

用贝叶斯方法对幂变换门限GARCH (PTTGARCH)模型变点问题进行统计分析.构造了变点模型参数的满条件分布并且采用MCMC的Griddy-Gibbs抽样算法对参数进行了估计.分别就不同的变点位置、模型不存在变点以及模型接近非平稳的情况进行数值模拟.结果表明:变点处于序列中间位置时,估计效果较好,当变点位置越靠近序列两端时,所得估计的误差越大;当模型不存在变点时,所设变点位置τ后验分布的峰度接近均匀分布的峰度;当模型存在变点时,τ后验分布的峰度大于2,且模型越平稳,τ的后验分布的峰度越大,因此可以通过判断τ的后验分布的峰度来判断模型是否存在变点.最后以GARCH模型对上证指数日收益率进行分析,得到变点发生时刻的概率分布,该结果与市场的变化背景符合.     

变点统计分析简介

(Ⅱ)最小二乘法 最小二乘法就是以观察值与理论值之差的平方和作为目标函数,以其达到极小值之点作为有关参数的点估计,这个方法不须对模型中的随机误差的分布有特定的假设,且就我们要讨论的几种简单模型而言,计算尚不很复杂,因此,它是处理变点问题中使用较多的一种方法.本篇将先后讨论本法在均值交点模型和回归变点模型中的应用. 一、变点的数已经知时的均值交点模型 更确切的说法是;事先能肯定一个自然数q,变点个数不超过它.当然,只要把q取得很大,这要求总能满足,但在实用上理解为:q是一个相当小的数,至少与样本大小n比起来是如此.这要求一…     

ARCH模型分布变点监测与应用

分布变点监测是时间序列交点分析的一个重要内容.为将分布交点监测从线性时间序列模型拓展到非线性时间序列模型,提出一种经验特征函数型的统计量监测ARCH模型误差项平方的分布变点,给出了监测统计量在原假设下的极限分布,并证明了此方法的一致性,用Bootstrap重抽样方法获得了极限分布的临界值,并和Kolmogorov-smirnov型监测统计量进行了比较.模拟结果和实例分析说明了当已观测样本量较大时,采用经验特征函数型统计量监测效果较好.     

基于贝叶斯推断的TAR模型的门限非线性检验

在正态分布的假定下,变点问题按照均值和方差的变化有四种情形.本文把TAR模型门限非线性的检验问题,看作是对应均值变化,方差不变情形下的变点问题.然后利用可逆跳马尔可夫蒙特卡罗模拟(RJMCMC)方法计算两个比较模型(AR和TAR模型)的后验概率.后验概率的结果支持TAR模型表明门限非线性的存在.模拟实验的结果说明基于贝叶斯推断的检验方法可以很好的区分AR和TAR模型.     

对台湾工农业产品产量的主成分分析

主成分析分析法是一种将多个指标化为少数几个不相关的综合指标 (即主成分 )的多元统计分析方法 .本文通过运用主成分方法对我国台湾地区 1 989 1 996工农业主要指标的原始数据的处理分析 ,表明主成分分析确是在实用中很可行的一种常用的统计方法 .     

ARCH模型的多变点检验

研究自回归条件异方差(ARCH)模型的多变点检验问题.提出一种拟似然比检验统计量,并在原假设下给出统计量的极限分布.在假设检验过程中得到变点个数的一致估计.数值模拟与实例分析说明了方法的合理性.     

把握运动规律 合理进行转化

<正>在立体几何中,动点问题是一类典型的问题.由于点的位置变化复杂,需要用动态的方式思考更多的位置关系和数量关系,往往让学生无从下手.要解决这类问题,需要充分理解题意,动静结合,把握影响运动变化的关键因素,通过动手操作、图形演示、思维变换等将问题进行合理转化.下面,通过一道题及其变式来说明解决动点问题的几个常见转化途径.     

位置参数变点的非参数检验及其渐近性质

本文基于U-统计量,对于位置参数模型,讨论了位置参数变点的检验问题,给出了检验统计量并研究它的分布的极限性质,证明了检验统计量的极限分布是sup |B(t)|,其中{B(t),0＜t＜1}是一个Brown桥.将此结果应用到了双参数指数分布和Weibu11分布尺度参数变点的检验问题中.     

含尺度变点稳定分布的单位根检验

研究稳定分布噪声模型中含有尺度变点的单位根检验问题.在尺度突变的情形下,给出DF型检验统计量在原假设成立时的渐近分布.结果表明:统计量的渐近分布不仅是Lévy过程的泛函,且依赖尺度变化的位置和跳跃幅度.最后,通过Mente Carlo数值模拟证实,DF检验统计量不再稳健,尺度变点会导致单位根检验的经验水平值发生扭曲.     

如何解决几何动点型问题

动点型问题就是在三角形、矩形、梯形等一些几何图形上,设计一个或几个动点,并对这些点在运动变化的过程中相伴随着的等量关系、变量关系、图形的特殊状态、图形间的特殊关系进行研究考查.常见的动点型问题有单动点型和多动点型两类.当一个问题是求有关图形的变量之间关系时,通常建立函数模型或不等式模型求解;当求图形之间的特殊位置关系和一些特殊的值时,通常建立方程模型去求解. 一、单动点型 倒1已知,如图l,在直角梯形COAB中,OC∥AB,以O为原点建立平 面直角坐标系,A,B,C三点的坐标分别为A(8,0),B(8,10),C(0,4),点D为线段BC的中点,动点P从点0出发,以每秒1个单位的速度,沿折线OABD的路线移动,移动的时间为t秒.     

点面距离，一招三式

求点到平面的距离是立体几何的重要内容 ,在高考中也经常出现 ,并且直线到平面的距离 ,两个平面间的距离也可以转化成点到平面的距离去求解 .因此 ,点面距离就成了这一类距离问题的交汇点 .直接作出点面距离而得解的例题不多 ,很多情况下都必须把点面距离通过转化变换成较为熟悉简单的模型求解 .本文给出求解点面距离的一招三式———一招 :转化思想 ;三式 :等积转化 ,平行转化 ,比例转化 .下面通过几个具体例子一起来探索题型规律 ,掌握相应的解题方法 .1　等积转化———构造三棱锥模型通过三棱锥模型 ,把点面距离看成棱锥的顶点到对面三…     

在最短路径问题中体会化归思想

初中数学的最短路径问题,一般基于三种基本模型:两点的最短距离、点到直线的最短距离、线段之和的最小值(也就是最常见的将军饮马问题).而由此产生的变式题虽然借助于不同的载体,且用到的知识点不同,但需要学生运用化归思想将问题进行变式和转化,回到已经熟悉的基本模型,把握本质解决问题.通过解决这一类最短路径问题,可以让学生对化归思想有更加细腻、具体的了解.新课标基本理念中提到,要启发学生思考,引导学生把握数学内容的本质,最短路径问题满足了上述理念.最短路径问题也是历年数学中考的常见题型,在选择、填空、解答题中均有体现,命题人也常将最短路径问题与其他知识点融合成一道综合性题目,以考查学生综合运用知识的能力和化归能力.     

基于经验欧氏似然的均值单变点检测

均值单变点检测是研究变点问题的基础.论文根据均值单变点模型的特点,构造截断经验欧氏似然比检验函数并给出显式表达.在此基础上,得到了零假设下检验统计量的极限分布为极值分布,给出变点的诊断方法.在有变点的情况下,进一步给出变点位置的估计和其相合性的理论证明.最后通过数值模拟和尼罗河年流量的实证分析说明所提方法的有效性和实用...     

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本文主要讨论了变点的先验分布为beta-binomial分布 和Ibrahim等(2003)提出的幂型先验的条件下, 有一个变点的线性模型的贝叶斯统计推断问题, 并且我们假定变点两边的观测值的方差是相等的. 我们得到变点、回归系数、共同方差的后要分布的显示表达式. 本论文不仅把Ferrira(1975)论文从变点先验分布服从离散均匀分布推广到了更好描述变点 的形状的beta-binomial分布, 而且进一步将变点的先验分布推广到包含的历史信息的幂型先验. 当变点的先验分布为beta-binomial分布和幂型先验时, 模拟结果显示了贝叶斯方法具有更高的准确性.