关于两类污染数据回归分析的参数估计

研究简单回归模型：ｙｊ＝ａ＋βｘｊ＋εｊ，ｊ＝１，２，…，ｎ，其中Ｅεｊ＝０，Ｅε＾２ｊ＝σ＾２ｊ；但ｙ１，ｙ２，…，ｙｎ受到另一独立同分布随机变量序列ｔ，ｔ２，…，ｔｎ两种不同方式的污染，ｔｊ与ｙｊ独立。本文给出了两种污染方式下的ａ、β和污染参数的估计。     

有界正则函数的导数估计

在这篇文章中,主要讨论了n阶导数的估计式,即对有界正则函数φ（z)=c0 c1z … cnz^n …(在│z│1内正则）,从已知的三阶、四阶导数估计式,利用归纳法原理及有界正则函数的性质推出n阶导数的一般估计式,并推出在│z│＜1内正则的正实部函数的n阶导数的一般估计式。     

有界解析函数的n阶导数估计

本文研究了有界解析函数的n阶导数估计.利用有界解析函数泰勒展开式的系数估计,得到了n阶导数估计的一般式,改进了已有的相关结果.     

ADAPTIVE FINITE ELEMENT APPROXIMATION FOR A CLASS OF PARAMETER ESTIMATION PROBLEMS

In this paper, we study adaptive finite element discretisation schemes for a class of parameter estimation problem. We propose to efficient algorithms for the estimation problem use adaptive multi-meshes in developing We derive equivalent a posteriori error estimators for both the state and the control approximation, which particularly suit an adaptive multi-mesh finite element scheme. The error estimators are then implemented and tested with promising numerical results.     

时滞种群模型的正周期解对所有正解的吸引性

建立了对数种群模型Ｎ′（ｔ）＝Ｎ（ｔ）｛ｒ（ｔ）－ａ１（ｔ）ｌｎ［Ｎ（ｔ）］－ａ２（ｔ）ｌｎ［Ｎ（ｔ－τ（ｔ））］｝的周期正解的存在性，并得到了正周期解对所有正解的吸引性．     

面板数据分位数回归模型的参数估计与变量选择

本文研究了基于面板数据的分位数回归模型的变量选择问题.通过增加改进的自适应Lasso惩罚项,同时实现了固定效应面板数据的分位数回归和变量选择,得到了模型中参数的选择相合性和渐近正态性.随机模拟验证了该方法的有效性.推广了文献[14]的结论.     

COMPARISON OF TWO MODELS AND TWO ESTIMATION METHODS FOR CATCH AND EFFORT DATA

We consider the problem of estimating the optimal steady effort level from a time series of catch and effort data, taking account of errors in the observation of the “effective effort” as well as randomness in the stock-production function. The “total least squares” method ignores the time series nature of the data, while the “approximate likelihood” method takes it into account. We compare estimation schemes based upon these two methods by applying them to artificial data for which the “correct” parameters are known. We use a similar procedure to compare the effectiveness of a “power model” for stock and production with the “Ricker model.” We apply these estimation methods to some sets of real data, and obtain an interval estimate of the optimal effort.     

舍入数据下Lomax分布形状参数的经验Bayes检验问题

本文研究了舍入数据下Lomax分布形状参数的经验Bayes (EB)单侧检验问题.利用密度函数的递归核估计构造了参数的EB检验函数,并在适当的条件下证明了所提出的EB检验函数的渐近最优性,获得了它的收敛速度.最后,给出一个有关本文主要结果的例子.     

SLOW MANIFOLD AND PARAMETER ESTIMATION FOR A NONLOCAL FAST-SLOW DYNAMICAL SYSTEM WITH BROWNIAN MOTION

We establish a slow manifold for a fast-slow dynamical system with anomalous diffusion,where both fast and slow components are influenced by white noise.Further...     

Fast Algorithm for Cross-Validation of the Best Linear Unbiased Predictor

This article proposes a new algorithm for cross-validation of the best linear unbiased predictor. The algorithm relies on a new technique for downdating the inverse of a Cholesky factor. Given n data points, the new algorithm has complexity O(n³), compared to O(n⁴), which is the order for the more traditional delete one and recalculate method.     

Poisson分布参数的渐近最优和可容许的经验Bayes估计

设Ｘ及（Ｘ１，Ｘ２…，Ｘｎ）分别为取自Ｐｏｉｓｓｏｎ分布Ｐ（θ）的当前样本和历史样本，参数θ的先验分布族Ｆ＝｛Γ（ｍ，β）：β＞０｝，其中ｍ＞０已知，Γ（ｍ，β）表示参数为（ｍ，β）的伽玛分布．对ｐ＞０，ｑ＞２的任意两个实数，记ｔｎ＝Ｘ＋∑ｎｉ＝１Ｘｉ＋ｐＸ＋∑ｎｉ＝１Ｘｉ＋ｐ＋ｑ＋（ｎ＋１）ｍ（Ｘ＋ｍ）则在平方损失函数ｌ（θ，ｄ）＝（θ－ｄ）２下，ｔｎ是θ的渐近最优和可容许的经验Ｂａｙｅｓ估计，而且收敛速度为Ｏ（１ｎ）．     

Mackey-Glass方程参数反演的微分进化算法及其灵敏度分析

本文研究了Mackey-Glass混沌时滞微分方程的参数反演问题.利用微分进化算法对其进行求解,并对参数的灵敏度进行了详细的分析,最后给出了数值模拟,结果表明了该算法的可行性与有效性.     

刻度指数族参数的经验Bayes估计的收敛速度

本文对刻度指数族在加权平方损失下获得了参数的Bayes估计,并构造了相应的经验Bayes（EB）估计,证明了所提出的EB估计是渐近最优的且有收敛速度,其中1/2≤λ<1,s≥3是一给定的整数.最后,给出了刻度指数族EB估计的两个应用.     

Weibull分布场合具有非常数形状参数恒加试验的参数估计

本文讨论了Weibull分布场合恒加寿命试验的点估计和近似区间估计，利用模拟方法说明所给方法的有效性。     

指数分布族参数的渐近最优与可容许的经验Bayes估计的再探讨

文献[1]在平方损失及超参数α服从伽玛分布且X1′,…Xn′(历史样本)和X(当前样本)独立同分布的条件下,构造了指数分布族{f(x|λ)=λe-λx,λ>0,x>0}的参数λ的渐近最优与可容许的经验Bayes估计.本文在超参数α分别服从伽与分布与指数分布且当前样本由X扩充为X1,…,Xm的情况下,重新构造了指数分布族参数λ的渐进最优与可容许的经验Bayes估计,从而将文献[1]的结果进行了推广.     

带线性约束的回归模型参数的Liu估计方法

针对一般带约束的最小二乘估计(ORLSE)在参数估计中处理复共线性的不足,通过引入附加随机线性约束,提出了约束Liu型估计方法.经理论证明,此方法在均方误差下较已经提出的ORLSE和约束岭估计(RRE)效果更好,并且它可以作为两种方法的推广形式.讨论了其中k, d的确定原则,并将此方法推广到了广义形式和典则形式下的估计公式.     

参数设计的绝对偏差法

本文在望目特性下分析了参数设计中内表所用的指标,指出了现有一些指标中存在的某些不足之处. 提出了新的内表指标——平均绝对偏差.在实际操作时,又把该指标分解为两个调节指标:正偏差与负偏差.本文以稳压电源的参数设计为例详细地叙述了这个“绝对偏差法”的全过程.在多个例子上的使用结果表明,此方法简单、易行、所寻找的可控因子调节方向常常是有效的.从而可不同程度地减少试验次数,提高分析效率.     

PARAMETER ESTIMATION FOR A DISCRETELY OBSERVED STOCHASTIC VOLATILITY MODEL WITH JUMPS IN THE VOLATILITY

In this paper a stochastic volatility model is considered. That is, a log price process Y which is given in terms of a volatility process V is studied. The latter is defined such that the log price possesses some of the properties empirically observed by Barndorff-Nielsen & Jiang[6]. In the model there are two sets of unknown parameters, one set corresponding to the marginal distribution of V and one to autocorrelation of V. Based on discrete time observations of the log price the authors discuss how to estimate the parameters appearing in the marginal distribution and find the asymptotic properties.