肿瘤潜隐期的二阶段模型（Ⅱ）—计数过程及其自助法

本文应用计数过程研究了具有时变伴随变量的肿瘤潜隐期二阶段模型，类似于简单Ｃｏｘ回归模型，直接把转移强度过程取为乘法型半参数化的形式，利用偏似然方法、计数过程及其自助法对参数作估计和检验，作为实例，应用于江西省靖安县１２年６轮宫颈癌筛查资料。     

多角度处理分装模型的计数与概率计算

从多个角度利用多种方法计算一类分装模型的计数,同时给出了相应的概率计算.分装模型就是将n个球分装到m个盒子中计数的模型.分装模型涉及到排列与组合、反演公式、容斥原理、Stirling数、生成函数及整数的分拆等组合数学中的大部分的计数方法.本文从组合数学的不同计数方法入手,详细叙述分装模型在不同情形下的解,深入剖析不同情形下解不同的原因.     

一类索赔到达计数过程相依的二元风险模型

研究了一类索赔到达计数过程为相依点过程的双险种风险模型.先将两个相依索赔总额转化为相互独立的索赔总额,并得出在PO ISSON情形下,可以转化为古典风险模型,从而可以利用现成的结果给出破产概率.     

具有常数红利边界的两类索赔相关风险模型数

研究常数红利边界下两类索赔相关的风险模型,两类索赔计数过程分别为独立的Poisson过程和广义Erlang(2)过程.利用分解Gerber-Shiu函数的方法,得到了Gerber-Shiu函数满足的积分-微分方程、边界条件、解析表达式及两类索赔额均服从指数分布时的破产概率表达式.     

含右删失数据的ZIP模型及其应用

零膨胀Poisson回归(ZIP)是处理零频数过多计数资料的有效模型,而计数数据一般含有删失或不精密的特点.本文将删失数据引入到ZIP模型中来,分别建立含右删失数据的固定效应ZIP模型,随机效应ZIP模型,通过极大边际似然函数估计法对模型进行参数估计.最后,利用实例分析验证了上述模型的可行性.     

带扰动的两类索赔风险模型的罚金折扣函数

考虑带扰动的两类索赔风险模型.两类索赔来到的计数过程分别为独立的Poisson过程和广义Erlang(n)过程.得到了此模型的罚金折扣函数的拉普拉斯变换,并且当两类索赔额分布密度的拉普拉斯变换均为有理函数时,给出了罚金折扣函数的具体表达式.     

独立非同分布二元高斯三角阵最大值的渐近性及相关统计推断

考虑二元独立非同分布高斯随机向量三角阵列最大值分布的渐近性及相关统计推断.此高斯三角阵的第n列的第i个向量服从二元高斯分布,其相关系数为i/n的函数并单调连续.首先建立了此高斯三角阵最大值分布的一阶和二阶渐近展开式.其次,分析相关系数参数估计及估计量的渐近性质.最后,通过随机模拟说明了相关系数之参数估计的有效性,并将该二元非同分布三角阵列模型应用于实际数据,得到了满意的结果.     

两类索赔相关风险模型的罚金折现期望函数

考虑两类索赔相关风险模型.两类索赔计数过程分别为独立的广义Poisson过程和广义Erlang(2)过程.得到了该风险模型的罚金折现期望函数满足的积分微分方程及该函数的Laplace变换的表达式,且当索赔额均服从指数分布时,给出了罚金折现期望函数及破产概率的明确表达式.     

缺失数据下超高维可加分位回归的变量筛选和选择

针对存在缺失数据的超高维可加分位回归模型,本文提出一种有效的变量筛选方法.具体而言,将典型相关分析的思想引入到最优变换的最大相关系数,通过协变量和模型残差最优变换后的最大相关系数重要变量的边际贡献进行排序,从而进行变量筛选.然后,在筛选的基础上,利用稀疏光滑惩罚进一步做变量选择.所提变量筛选方法有三点优势:(1)基于最优变换的最大相关可以更全面的反映响应变量对协变量的非线性依赖结构;(2)在迭代过程中利用残差可以获取模型的相关信息,从而提高变量筛选的准确度;(3)变量筛选过程和模型估计分开,可以避免对冗余协变量的回归.在适当的条件下,证明了变量筛选方法的确定性独立筛选性质以及稀疏光滑惩罚下估计量的稀疏性和相合性.同时,通过蒙特卡罗模拟给出了所提方法的表现并通过一组小鼠基因数据说明了所提方法的有效性.     

格路计数问题的研究与进展

格路计数是一种重要的组合计数模型,由于在不同学科的离散结构研究中能提供强大的方法和技术支持,所以备受关注,是研究的热点.本文综述在维数、步、起点终点位置等限制条件影响下的单条格路和多条不相交格路簇计数模型及其应用.(1)介绍Dyck格路等经典格路及格路计数的一些研究进展;(2)介绍利用生成函数研究格路计数问题的一种方法;(3)介绍利用矩阵研究格路计数问题的一些方法;(4)介绍格路簇计数问题及一些计数方法;(5)介绍不相交格路簇计数模型在对称函数论中的应用,并列出了一个有关的公开问题.     

Coefficient of Partial Correlation and Its Calculation

This thesis offers the general concept of coefficient of partial correlation. Starting with regression analysis, the paper, by using samples, infers the general formula of expressing coefficient of partial correlation by way of simple correlation coefficient.     

基于重复测量数据的Poisson回归模型的偏大离差的Score检验

Poisson回归模型广泛应用于分析计数型数据 ,Dean&Lawless(1989)和Dean(1992 )讨论了非重复测量得到的计数型数据的偏大离差存在性的检验问题 .本文分别利用随机系数模型和对数非线性模型讨论了基于重复测量得到的计数型数据的偏大离差的检验问题 ,得到了检验的score统计量 .     

几类图的支撑树的个数

推广了计算图的支撑树个数的递归公式,解释了组合计数原理的用法.用组合技巧和常系数线性递归序列的解法,对n步梯、n-棱柱、Mobius n-棱柱及有关图,找到了计算它们的支撑树的个数的若干公式.     

Exact inference on contrasts in means of intraclass correlation models with missing responses

Intraclass correlation models with missing data at random are considered. With a properly reduced model, a general method, which allows repeated observations with missing data in a non-monotone pattern, is proposed to construct exact test statistics and simultaneous confidence intervals for linear contrasts in the means. Simulation results are given to compare exact and asymptotic simultaneous confidence intervals. A real example is provided for the illustration of the proposed method.     

Bayesian‐type count data models with varying coefficients: estimation and testing in the presence of overdispersion

In this paper we study varying‐coefficient models for count data. A Bayesian approach is taken to model the variability of the regression parameters. Based on a Kalman filter procedure the varying coefficients are estimated as the mode of the posterior distribution. All hyperparameters, including an overdispersion parameter in the negative binomial varying‐coefficient model (NBVC), are estimated as ML‐estimators using an EM‐type algorithm. A bootstrapping test of the fixed‐coefficient hypothesis against a varying‐coefficient alternative is proposed, which is evaluated running a simulation study. The study shows that the choice of a suitable count data model is of special importance in the framework of varying‐coefficient models. The methodology is illustrated analysing the determinants of the number of individual doctor visits. Copyright © 2001 John Wiley & Sons, Ltd.     

应用灰色关联分析方法确定分层注水量公式

油田注水开发过程中,如何确定注水井分层注水量是油藏工程师们关心的问题.通过对注水井分层注水量劈分的影响因素进行分析,采用灰色关联分析方法确定出影响劈分系数的主要因素及其在劈分系数中所占的权重,实现了劈分系数中各影响因素之间的定量化对比,确定了注水井分层注水量公式.方法考虑了措施改造系数、射开砂岩厚度、注采井距、位置系数和注采井数等因素对劈分系数的影响,确定了注水井分层注水量公式,符合实际的开发特征,能够实现注水井科学、合理的配注.结合S区块目前注水开发过程中存在的层内矛盾及层间矛盾突出等问题,提出了分层注水的必要性,通过灰色关联分析方法确定了S区块的分层注水量公式,实现了区块的合理配注,对其它油田或区块注水开发具有一定的指导和借鉴作用.     

Archimedean Copula数据拟合

给出了选择较优Archimedean Copula相依结构的一般过程,并结合中国股市的实际数据作了分析,通过不同的标准得到了拟合深圳成份A股与深圳成份B股指数的较好的Archimedean Copula,而且还发现利用Copula刻画相依结构比传统的线性相关系数具有更多的优越性.     

基于熵和关联系数的概率对偶犹豫模糊多属性决策方法

针对概率对偶犹豫模糊环境下属性权重完全未知的多属性决策问题,提出基于熵和关联系数的多属性决策方法。首先定义了概率对偶犹豫模糊熵的公理化定义和公式,然后基于概率对偶犹豫模糊集的特征信息集合和熵测度定义了概率对偶犹豫模糊集的关联系数,最后根据概率对偶犹豫模糊集的熵和关联系数构建多属性决策模型,并通过算例验证了该模型的有效性和合理性。     

金融市场相关性的Chi-plot测度

金融市场相关性研究是分析跨市场金融风险传导、投资组合理论等方面的重要内容.在传统的相关测度中,线性相关系数、秩相关系数和Granger因果检验等都存在一定的局限.因此引人了一种新的图方法—Chi-plot,它可以考察金融市场的复杂相关关系及局部相关特征,并且简单易行.在分析了该方法的原理及使用步骤后,通过对中国股票市场的关联性分析,进一步验证了该方法的有效性.     

Photocount statistic and correlation for a single Lorentzian

The photocount statistic and the second order correlation function was measured for a simple diffusion process. The former was fitted to the exact Bédard formula, taking straylight and 4th order dead-time corrections into account. The coherence time determined from count statistic and correlation are compared.