随机权函数半参数回归模型的导方差统计分析

在回归分析中,观测值的方差齐性只是一个基本的假定,在参数、半参数和非参数回归模型中关于异方差检验和估计问题已有很多研究.本文在冉昊和朱忠义(2004)讨论的半参数回归模型的基础上,用随机参数方法,讨论随机权函数半参数回归模型中的异方差检验问题,得到了方差齐性检验Score统计量,同时,当半参数模型存在异方差时,本文还给出了估计方差的方法.     

基于LMSV模型的半参数方法对股市波动长记忆特征的识别

在金融时间序列波动具有显著的长记忆性这一背景之下,研究了LMSV模型长记忆参数的估计问题。首先,分析了LMSV模型的相关性质;接着,根据LMSV模型和ARFIMA模型的良好对应关系,提出了估计LMSV模型长记忆参数的半参数方法;最后,基于股市数据,验证了波动半参数方法的有效性。     

基于数据驱动与遗传计算的海域组合单元水质模型多参数分步耦合优化反演方法研究

考虑水质模型参数时域和地域差异性,建立了模型参数在各单元与时段内独立赋值的海域组合单元水质模型.结合多种反演方式的效率问题,通过数据驱动模型、遗传算法和海域组合单元水质模型的分步耦合,提出了水质模型多参数优化反演的新方法:将数据驱动模型同海域组合单元水质模型有机结合进行初步反演,获得多参数匹配关系;以误差函数为适应度,将海域组合单元水质模型嵌入遗传算法模型中,以多参数匹配关系初值为约束条件,进行多参数精确反演.最后以渤海湾海域组合单元水质模型多参数反演的"孪生"试验验证方法的有效性,数值结果表明分步耦合反演新方法具有较高的精度和效率;组合单元式的参数赋值与反演方式有利于提高模型验证精度.     

带有不可忽略缺失数据的半参数再生散度模型的贝叶斯分析

半参数再生散度模型是再生散度模型和半参数回归模型的推广,包括了半参数广义线性模型和广义部分线性模型等特殊类型.讨论的是该模型在响应变量和协变量均存在非随机缺失数据情形下参数的Bayes估计和基于Bayes因子的模型选择问题.在分析中,采用了惩罚样条来估计模型中的非参数成分,并建立了Bayes层次模型;为了解决Gibbs抽样过程中因参数高度相关带来的混合性差以及因维数增加导致出现不稳定性的问题,引入了潜变量做为添加数据并应用了压缩Gibbs抽样方法,改进了收敛性;同时,为了避免计算多重积分,利用了M-H算法估计边缘密度函数后计算Bayes因子,为模型的选择比较提供了一种准则.最后,通过模拟和实例验证了所给方法的有效性.     

半参数再生散度非线性模型中参数的投影核和刀切估计的相合性与渐近正态性

半参数再生散度非线性模型(SRDNM)是再生散度非线性模型和半参数回归模型的自然推广和发展,它包括半参数非线性模型和半参数广义线性模型等特殊模型. 基于非参数部分的局部核估计, 给出了SRDNM模型中参数的投影核估计与刀切估计, 并对其进行了理论比较. 在一定的正则条件下,得到了这两类估计的强相合性与渐近正态性. 相比之下, 刀切估计比投影核估计具有更大的渐近方差. 最后, 模拟研究和实例分析被用来说明所给方法的有效性.     

具有(F,α,ρ,d)—凸的分式规划问题的最优性条件和对偶性

给出了一类非线性分式规划问题的参数形式和非参数形式的最优性条件,在此基础上,构造出了一个参数对偶模型和一个非参数对偶模型,并分别证明了其相应的对偶定理,这些结果是建立在次线性函数和广义凸函数的基础上的.     

GAMLSS模型及其在车损险费率厘定中的应用

在车损险费率厘定中,通常假设索赔频率、索赔强度或纯保费服从指数分布族,并对其均值建立广义线性模型,而假设其他参数对所有风险类别都是固定的常数。这种假设在某些情况下并非成立。GAMLSS模型可以在各种分布假设下同时对一个分布的位置参数、尺度参数和形状参数建立参数或非参数的回归模型,具有很大的灵活性。本文在零调整逆高斯分布假设下把GAMLSS模型应用于我国实际的车损险数据,建立了车损险的费率厘定模型,结果表明,这种模型对车损险实际数据的拟合要优于常用的Tweedie分布假设下的广义线性模型。此外,这种模型厘定的风险保费更加公平合理。     

基于纵向数据的半参数变系数部分线性回归模型

纵向数据是数理统计研究中的复杂数据类型之一0,在生物、医学和经济学中具有广泛的应用．在实际中经常需要对纵向数据进行统计分析和建模．文章讨论了纵向数据下的半参数变系数部分线性回归模型,这里的纵向数据的在纵向观察在时间上可以是不均等的,也可看成是按某一随机过程来发生．所研究的半参数变系数模型包括了许多半参数模型,比如部分线性模型和变系数模型等．利用计数过程理论和局部线性回归方法,对于纵向数据下半参数变系数进行了统计推断,给出了参数分量和非参数分量的profile最小二乘估计,研究了这些估计的渐近性质,获得这些估计的相合性和渐近正态性．     

半参数模型平均估计的渐近理论

本文主要研究半参数模型下的模型平均估计问题,旨在将Hjort和Claeskens在2003年的工作从参数模型扩展到半参数模型.尽管Claeskens和Carroll于2007年在完全一样的模型下考虑了相同的问题,但二者的方法不相同.本文推导了模型平均估计的渐近分布,并构造了一个覆盖真实参数的概率趋于给定水平的置信区间.模拟研究和实际数据分析均表明本文的方法是有效的.     

复发事件下一般半参数比率回归模型

收稿在复发事件数据下,研究了-个一般半参数比率回归模型中参数的估计问题,给出了该模型中未知参数和非参数函数的一种估计方法,并证明了这些估计的相合性和渐近正态性.     

半参数非线性回归模型渐近推断的几何

本文利用Severini和Wong^[1]提出的最佳偏差曲线的概念,对半参数非线性回归模型建立了类似于Bates和Watts^[2]的几何结构。利用这个几何结构,我们研究了与统计曲率有关的某些渐近推断。文献中的许多结果^[3-6]被推广到半参数非线性回归模型。     

SOME ASYMPTOTIC INFERENCE IN QUASI-LIKELIHOOD NONLINEAR MODELS:A GEOMETRIC APPROACH

§ 1　IntroductionIt is well known that quasi-likelihood models introduced by Wedderburn[1 ] greatlywiden the scope of generalized linear models by using a much weaker assumption in whichonly the firstand second moments ofresponse vector Yare needed to replace the full distri-butional assumption about Y in the models.It has drawn considerable attention in recentliterature(e.g.see[2～ 6] and so on) .However,little work has been done on the issuefrom a geometric viewpoint.The purpose of this p…     

计算几何中几何偏微分方程的构造

平均曲率流、曲面扩散流和Willmore流等著名的几何流除了在理论方面有重要的意义之外,在计算机辅助几何设计、计算机图形学以及图像处理等领域也得到了广泛的应用．然而在解决实际问题时,人们经常要根据问题的特点构造其它具有指定性质的几何流．本文从统一的观点出发,对于参数曲面以及水平集曲面,给出了几类重要几何偏微分方程(包括L2梯度流、H-1梯度流以及H-2梯度流)的构造．这几类几何流的包容十分广泛,上述提到的几个几何流均为其特例．     

EUCLIDEAN GEOMETRY OF CURVED EXPONENTIAL FAMILIES AND ITS APPLICATION TO CONFIDENCE REGIONS

ＥＵＣＬＩＤＥＡＮＧＥＯＭＥＴＲＹＯＦＣＵＲＶＥＤＥＸＰＯＮＥＮＴＩＡＬＦＡＭＩＬＩＥＳＡＮＤＩＴＳＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮＴＯＣＯＮＦＩＤＥＮＣＥＲＥＧＩＯＮＳＷＥＩＢＯＣＨＥＮＧＡｂｓｔｒａｃｔ：ＥｆｒｏｎａｎｄＡｍａｒｉｐｒｅｓｅｎｔｅｄａＲｉｅ...     

SOME ASYMPTOTIC INFERENCE IN MULTINOMIAL NONLINEAR MODELS （A GEOMETRIC APPROACH）

ＳＯＭＥＡＳＹＭＰＴＯＴＩＣＩＮＦＥＲＥＮＣＥＩＮＭＵＬＴＩＮＯＭＩＡＬＮＯＮＬＩＮＥＡＲＭＯＤＥＬＳ（ＡＧＥＯＭＥＲＩＣＡＰＰＲＯＡＣＨ）￥ＷＥＩＢＯＣＨＥＮＧ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ...     

非线性再生散度模型基于统计曲率的诊断统计量

对非线性散度模型在Euclid空间建立几何结构。在此基础上，研究了均值漂移模型的曲率度量。从而导出相应Cook距离，似然距离等诊断统计量的二阶近似公式。     

带寿命数据非线性随机效应模型的置信域(英文)

本文对带寿命数据非线性随机效应模型,建立了微分几何框架,推广了Bates Wates关于非线性模型几何结构.在此基础上,我们导出了关于固定效应参数和子集参数的置信域的曲率表示,这些结果是Bates and Wates(1980),Hamilton(1986)和Wei(1998)等的推广.     

非线性随机效应模型的置信域

本文对非线性随机效应模型,建立了微分几何框架,推广了Bates＆Wates关于非线性模型几何结构．在吡基础上,我们导出了关于固定效应参数和子集参数的置信域的曲率表示,这些结果是BatesandWates(1980),Hamilton(1986)与Wei(1994)等的推广．     

SOME ASYMPTOTIC INFERENCE ON NONLINEAR MODELS WITH RANDOM EFFECTS （A GEOMETRIC APPROACH）

ＳＯＭＥＡＳＹＭＰＴＯＴＩＣＩＮＦＥＲＥＮＣＥＯＮＮＯＮＬＩＮＥＡＲＭＯＤＥＬＳＷＩＴＨＲＡＮＤＯＭＥＦＦＥＣＴＳ（ＡＧＥＯＭＥＴＲＩＣＡＰＰＲＯＡＣＨ）ＺＨＯＮＧＸＵＰＩＮＧＡＮＤＷＥＩＢＯＣＨＥＮＧＡｂｓｔｒａｃｔ．Ａｇｅｏｍｅｔｒｉｃｆｒａｍｅ...     

Dynamics of Poisson-Nernst-Planck Systems and Ionic Flows Through Ion Channels: A Review

Poisson-Nernst-Planck systems are basic models for electrodiffusion process, particularly, for ionic flows through ion channels embedded in cell membranes. In this article, we present a brief review on a geometric singular perturbation framework for analyzing the steady-state of a quasi-one-dimensional Poisson-Nernst-Planck model. The framework is based on the general geometric singular perturbed theory from nonlinear dynamical system theory and, most crucially, on the reveal of two specific structures of Poisson-Nernst-Planck systems. As a result of the geometric framework, one obtains a governing system–an algebraic system of equations that involves all physical quantities such as protein structures of membrane channels as well as boundary conditions, and hence, provides a complete platform for studying the interplay between protein structure and boundary conditions and effects on ionic flow properties. As an illustration, we will present concrete applications of the theory to several topics of biologically significant based on collaboration works with many excellent researchers.