应用加权利列联表分析预测汛期（4—9月）洪涝趋势

本文根据汉寿县１９６０－１９８８年洪涝灾害资料，应用加权列联表分析法，与前期气候因子建立洪涝趋势预测模式。最后对１９８９－１９９０年洪涝试报，取得了满意的效果。     

列联表分析及在SPSS中的实现

本文首先介绍了列联表的一致性与独立性检验、相关分析、某些特殊统计量等内容 ,然后说明了上述分析在SPSS9.0中的实现 ,并最终结合实例进行了应用     

列联表信息相关系数的统计检验

针对度量列联表行列变量相关强度的信息相关系数,本文利用信息相关系数的概率函数,提出了信息相关系数P值法的理论检验方法,由于该方法计算量大,在实际应用中需要用简单的方法来取代。对简单的四格表,通过理论分析和计算机模拟,验证了P值法可用确切概率法取代,而确切概率法又可用简单的X~2法来取代。在此基础上,将X~2检验法推广到一般列联表的信息相关系数的检验,从而较好地解决了列联表相关系数从检验到计算的问题。     

2×2列联表中二属性相关的Bayes检验

2×2列联表中二属性相关的假设检验是定性数据分析中的热点问题,针对此问题的研究频率学派已做过大量的工作,其理论方法已趋于成熟.利用Bayes检验研究2×2列联表中二属性的相关性迄今为止国内外的相关文献还为数不多.将依据Bayes理论对此问题提出新的检验方法,推出其Bayes因子计算公式,利用正态近似研究三项假设计算出有关的后验概率,不仅解决了频率学派难以处理的问题,并且为吸烟有害健康提供了理论支撑.     

2×2列联表中归因风险的统计推断

2×2列联表的统计推断在现代医学,各种临床试验以及现代生物学的研究中通常是感兴趣的问题,其中归因风险的统计推断经常出现在流行病学和健康服务研究中.本文我们针对2×2列联表中归因风险的统计推断给出了一种新的方法,利用2×2列联表中边际和条件概率提出了Score检验,给出了建立在置信区间之上的Score检验的描述.并对Score检验和似然比检验的效果进行评价,依据覆盖概率、左尾错误率及右尾错误率得出结论:Score检验与似然比检验相比更有效.     

正交表L_（16）（4~4）的不同结构

本文得出：全部６９１２张正交表Ｌ１６（４４）共有３６种不同的结构，两张正交表和正交表结构相同当且仅当是由经过若干次列置换和正反次序对换所得到。我们还计算出３６种结构的极大最小距离，并通过计算机验证比较了它们的平均冒尖性。     

多元对应分析在抽样调查分析中的应用

本文应用多元对应分析、聚类分析等数理统计方法 ,对抽样调查问卷进行分析 ,从而得出各类读者群的特征及它们之间的差异     

分层含结构零2×2列联表基于风险比的同时置信区间估计

对分层含结构零2×2列联表中风险比的同时置信区间估计问题,提出五种基于似然比统计量、Score统计量、Wald统计量和对数变换Wald统计量的同时置信区间及三种Bootstrap同时置信区间。并采用Bonferroni,Single-step adjusted MaxT和Single-step adjusted MinP三种多重检验过程计算临界值。通过同时置信区间覆盖概率、覆盖宽度和Mesial非覆盖概率与非覆盖概率之比(RNCP)的模拟研究比较了置信区间的统计性能。结果表明,MinP检验过程下基于Score统计量的同时置信区间具有令人满意的结果,即这个区间的覆盖概率非常接近置信水平,且Mesial非覆盖概率与非覆盖概率之比(RNCP)均在[0.4,0.6]之间。最后通过实例分析对所提方法进行验证。     

深圳洪灾风险评估与洪灾损失预测

针对深圳市遭受洪灾的风险评估和损失预测问题,就参加2014年"深圳杯"数学建模夏令营的部分论文进行简单评述。     

洪涝灾害的超概率评估与伯努利预测模型研究

科学选取灾情评价指标,构造基于组合权重的洪涝灾情指数序列,利用样本的模糊信息,通过集值化的模糊数学处理,建立灾情指数的超概率评估模型。同时,采用粒子群算法以及两阶段寻优方法求解模型中的参数r,以构造基于粒子群的灾情指数与灾变年的非线性伯努利预测模型,并将预测模型运用于广西洪涝灾情指数和灾变年预测中.结果表明,广西发生中灾以上洪涝灾害年份的超越概率是0.3175.从2013年起五年内,发生中灾以上年份是2014年和2017年,与实际灾情拟合较好;此外,将构造的伯努利模型与GM(1,1)模型和Verhulst模型进行对比分析后发现,非线性伯努利模型更适合做洪涝灾情指数预测和灾变年预测.     

加权马尔可夫链在农作物年景预测中的应用

首先基于农作物平均年单产量的不确定性、不精确性的特点,利用资料序列的均方差建立农作物丰欠年景的分级标准;然后针对农作物平均年单产量为相依随机变量的特点,采取以规范化的各阶自相关系数为权重,用加权的马尔可夫链模型来预测和分析未来的丰欠年景;最后以西安郊区1980~2002共23年的大白菜平均年单产量资料为实例对该方法进行了具体应用,获得了较为满意的结果,为农作物年景的预测分析提供了一条新的途径.     

加权马尔可夫模型在公路货运量预测中的应用

由货运量序列生成货运量增量序列,它是一个平稳马尔可夫链.然后用聚类分析的方法进行状态划分,在此基础上以增量序列的各阶自相关系数为权,用加权的马尔可夫链进行货运量增量的状态预测.     

最小交互熵在投入─产出表理论预测的应用

本文利用最小交互熵的概念和有关结论，直接地给出具有固定边际的投入─产出表预测模型的ＲＡＳ方法的结构形式；同时利用信息论中的不等式，直接地证明最小交互熵解就是对偶几何规划解；从而简单、明了地赋于投入─产出表ＲＡＳ方法的信息意义．我们还给出一种迭代计算方案．最后指出，该方法可以用统计方法检验新的理论预测与原投入─产出表的差异性．     

基于地理加权回归模型的塔里木河流域农业气候资源研究

以塔里木河流域农业气候资源为研究对象,通过收集该流域38个县市地区1995-2014年的气象、地理及经济方面的指标数据,运用R软件对其进行因子分析,得出年平均气温对该流域种植业具有明显的影响.然后,建立了地理加权回归模型,对收集的指标数据进行分析,研究该流域农业气候资源空间聚集与差异.结果表明:农业气候资源对塔河流域农业生产存在明显的空间影响.最后,为流域农作物的合理种植给出建议.     

安徽省道路交通事故影响因素分析及其预测研究

以安徽省道路交通安全状况为研究对象,探讨分析安徽省道路交通事故致因要素及未来发展趋势.首先利用灰色关联度法分析道路交通事故数与相关致因要素之间的关联度,得出人口因素是主导因素,其次为环境因素,包括社会经济环境和道路环境.在此基础上,运用灰色GM(1,1)及其残差改进模型,对事故起数及其主导因素进行预测研究,结果证明灰色预测可以很好地预测人口发展趋势,但对事故起数这样波动较大的数据更适宜残差修正模型.     

连续犯罪预测的区域覆盖加权模型(AOWM)

2010年MCM(美国大学生数学建模竞赛)B题-Criminology要求建立连续犯罪的预测模型用于抓捕案犯.利用统计学、犯罪心理学相关知识,建立了区域覆盖加权模型(Area Overlap Weighted Model,简称AOWM).AOWM操作便利,在分析真实案例时的正确率能达到80%以上,因此具有较好的应用前景.     

统计在生命科学中的实践与认识(Ⅱ)四格表的“物理”意义和数据处理(上)

本文通过实例说明四格表在不同“物理”意义下的统计学处理方法。具体内容分上下两篇．本篇涉及：两个样本率的比较、配对计数资料的显著性检验和诊断方法的评价。下篇将涉及：重复检查的评价、危险因素分析、Ｌｏｇｉｓｔｉｃ回归模型以及时空聚集性分析等。     

多种正权综合方法在气候预测中的应用比较和改进

本文把常用的几种正权综合方法应用到气候预测模型综合的研究和业务中 ,计算分析表明 ,正权综合方法可以提高气候预测综合模型的预测综合模型的预测效果 ,通过递归的改进方法可进一步提高综合模型的精度