删失数据下半变系数模型估计的渐近正态性

半变系数回归模型是变系数回归模型的有效推广,已获得了广泛的应用. 本文在响应变量随机删失下对其进行讨论,给出常系数和函数系数的估计, 并证明了该估计的渐近正态性.     

纵向数据下部分线性模型的渐近性质

纵向数据是在实际应用中很常见的一种数据类型,在解决实际问题时建立纵向数据模型,进行统计分析很实用。本文研究一类重要的纵向数据下部分线性回归模型,所分析的纵向数据是随机观测而得到的,根据纵向数据的特性构造模型中未知参数分量和未知函数的估计量,进而研究了估计量的渐近性质,通过实例分析,证实了该方法的有效性和可操作性,有很好的使用价值。     

多元失效时间删失数据边际风险模型加权估计的渐近正态性

对于多元失效时间数据,可以根据工作独立的假定来估计边际风险模型中的未知参数,但工作独立方法通常会失去估计的效率.为了充分利用不同失效类型之间的潜在相关性,提高估计的效率,可以通过加权的方法给出参数的加权部分似然估计.然而由于多元失效数据是高维数的数据,选择最优权是困难的.因此,Fan,Zhou,Cai和Chen曾基于参数估计向量中每个元的方差提出了一些次优加权方法,然后从参数向量所有分量估计的角度出发,构造了未知参数的复合加权部分似然估计,但他们没有给出这些复合加权估计的渐近性质.本文将对复合加权部分似然估计进一步的研究,推导了这个估计的渐近正态性,并给出了该估计的协方差阵以及协方差估计.同时,将该方法应用于艾滋病临床试验的实际数据,给出了有意义的解释和说明.最后进行了相关估计的一些数值模拟计算.     

周期数据时段划分的双截断高斯混合模型及其EM算法

有限混合模型是多模态数据拟合和聚类的有力工具,本文针对具有多模态的周期数据提出了双截断高斯混合糢型,并推导出相应的EM算法,再通过BIC准則确定混合成分个数,该方法的优点是可以将相邻周期上距离较近的数据聚为一类.模拟研究显示,在具体参数设置下,EM算法和BIC准则是相合的。最后,该方法应用于车流量数据的时段划分,将一天划分为具有显著特征的6个时段,有助于交通部门采取相应策略,为优化交通灯信号配时提供参考依据.     

一类两参数非线性奇摄动边值问题解的渐近性态

本文研究了一类两参数非线性奇摄动边值问题的基本模型.利用奇摄动方法,对该问题解的结构在两个小参数相互关联的三种不同情形下作了讨论,得到了该问题的渐近解并证明了在三种情形下不同的解的结构与渐近性态.     

一类边值问题正解的存在唯一性

利用u0凹算子的不动点理论给出了一类四阶边值问题存在唯一正解的条件.     

TFR、TRV和CE模型序加试验下WEIBULL分布产品的失效分布

本针对TFR模型，首次提出将步加试验推广至序加试验，就两参数Weibull分布给出了损伤因子函数，同时给出了产品寿命的残存函数，另外针对TRV模型，在序加试验下就两参数Weibull分布给出了损伤系数，同时给出了产品寿命的残存函数。