自适应变系数EV模型中系数参数的估计

从一般情况下的变系数EV模型入手来讨论一种新型的自适应变系数EV模型,主要是介绍了这种新型模型中的系数参数的估计,进而讨论了参数估计的相关性质.对估计中权函数的性质,估计的渐近性进行了讨论并给出了严格的证明.     

半参数单调变系数部分线性EV模型的估计

主要研究半参数单调变系数部分线性EV模型的估计问题,提出了单调纠偏profile最小二乘估计方法,给出了模型中未知参数和单调变系数函数的估计,并在适当条件下证明了参数估计的渐近正态性和非参数单调估计的渐近性质.最后利用计算机数值模拟验证了本文所提方法的可行性及有限样本估计结果的性质.     

一类新型变系数EV模型中参数β的估计

从一般情况下的自适应变系数EV模型入手,讨论一种特殊形式的自适应变系数EV模型,然后利用MATLAB软件将一步迭代估计出来的结果进行了检验,使估计结果在图形中得到了体现,从图中可以看出,估计值与真实值非常吻合.     

自适应变系数EV模型系数函数中β的估计

从一般情况下的自适应变系数EV模型入手,来讨论一种特殊形式的自适应变系数EV模型,然后利用MATLAB将一步迭代估计出来的结果进行了检验.     

变系数结构关系EV模型的参数估计

研究了当结构关系EV(errors-in-variables)模型的系数随某个实变量变化时,如何估计其系数,以及估计的性质如何.采用加权正交回归方法估计结构关系EV模型的变系数,在比较弱的条件下证明了用这种方法得到的估计具有强相合性.     

结构型EV多项式模型参数估计的相合性

在EV模型中,函数型EV多项式模型中未知参数估计问题已解决,但在结构型EV多项式模型中还未解决。利用改进的最小二乘估计方法构造了结构型EV多项式模型中未知参数β、2σ的估计量^β、^σ2,获得了估计量^β、^σ2分别是β、2σ的弱相合估计。     

变系数模型误差方差的估计

变系数模型是由古典的线性模型发展而来,它们可以很好地检验函数系数随着协变量的变化程度．本文用PLR提出了变系数模型的误差方差的估计,并研究了它的渐近正态性,进一步用一个模拟例子来说明估计的结果是有效的．     

变系数联立模型的局部线性广义矩估计

目的在随机设计条件下,提出了一类变系数联立模型,对模型的变系数进行了估计,研究了估计量的大样本性质。方法局部线性广义矩估计。结果利用概率论中大数定律和中心极限定理,证明了估计量的大样本性质。结论局部线性广义矩估计具有相合性和渐进正态性。     

变系数模型小波估计的渐近性质

为了克服非参数回归函数估计的"维数祸根",Hastie和Tibshirani提出了变系数模型.变系数模型涵盖了一些常用的统计模型,因而引起了许多统计学家的研究兴趣.文章主要研究在回归协变量为随机设计情形下变系数模型的小波估计的渐近性质,在适当条件下证明了变系数模型小波估计的弱相合性和强相合性,并且给出了强相合速度.     

φ混合误差下EV回归模型中估计量的渐近性质

考虑EV回归模型:yi=θ+xiβ+ei,ξi=xi+ui, i=1,2,…,n,n≥1.在φ混合误差下研究EV回归模型中最小二乘估计量的渐近性质,建立估计量的强相合性和矩相合性.所得结果推广了独立变量的相应结果.     

基于核密度估计的图像平滑的最优停止

运用偏微分方程进行图像平滑的过程中,迭代的最佳停止次数一直都是研究重点.利用随机变量之间的独立性,提出一个基于核密度估计的最优停止准则.该准则能获得准确的最佳停止次数,且不需要预知图像中的噪声水平.数值实验结果表明,该准则所得到的最佳停止次数非常接近于均方差（mean square error,MSE）方法所得到的最佳停止次数,且适用于多种噪声水平.     

部分线性自回归模型的偏核光滑估计及应用分析

给出了部分线性自回归模型的偏核光滑估计及模型参数的估计偏差,并通过构造广义的交叉核实函数对模型中的带宽进行选择,然后利用所得结果建立了煤油电企业商品价格指数的部分线性自回归模型.模拟计算结果表明,该模型模拟效果较好,是有效估计.     

不同光滑变量的变系数模型的系数函数的有效估计

探讨不同自变量的变系数模型的系数函数的估计及其渐近性.使用局部线性方法和平均方法给出系数函数的平均估计,对平均估计使用回切法给出系数函数的有效估计,给出它们的渐近正态性,模拟例子说明这个估计的有效性.     

多尺度分布式平滑估计方法

利用多尺度分析的思想,将基于模型的动态系统分析与基于统计特性的多尺度信号变换方法相结合,建立起基于小波变换的多尺度分布式平滑估计新算法,并给出了算法的计算机仿真结果。     

水面光谱数据的核回归平滑去干扰分析

水面光谱是利用遥感反演水体水质参数的数据基础,去除光谱中的噪声干扰,提高光谱的信号干扰比有助于改进水质参数的遥感反演的精度.本文选择叶绿素a浓度相同而悬浮泥沙浓度差异较大的两个水面光谱为代表,分析了核回归平滑方法对干扰的去除效果.假定干扰类型为4类,分别是正态分布、瑞利分布、指数分布和泊松分布,设定的干扰强度分为4级.利用蒙特卡洛模拟方法,通过500轮次的模拟计算了核回归平滑前后水面光谱的信号干扰比,并与多项式平滑、移动平均、局部回归和鲁棒性的局部回归平滑方法进行了比较.结果表明,不论干扰强度高或低,核回归平滑后的光谱均具有最高的信号干扰比.在四类干扰中,核回归平滑对于正态分布的干扰去除效果较好.与常用的多项式平滑方法相比,核回归平滑方法比较完整地保留了水面光谱中的峰谷位置信息,是一种值得推荐的提高水面光谱信号干扰比的方法.     

金融问题中二元损失函数的核密度估计

用非参数估计方法,在一元函数的核密度估计的基础上,给出了二元函数的核密度估计形式,并通过计算估计量的MISE的最小值得出最优窗宽.     

熵谱估计中的信号模型问题

系统讨论了最大熵谱分析法（ＭＥＭ）Ⅰ和Ⅱ及Ｓｈｏｒｅ和 Ｔｚａｎｎｅｓ的最小交叉熵 谱法（ＭＣＥＭ）的信号模型，使之对这些熵谱估计的信号模型及相互关系更加清楚， 并便于进行其谱估计。     

半参数方差函数模型的核与最小二乘估计

介绍具有随机设计的一类半参数方差函数模型。对模型的非参数成份构造了核估计，然后利用最小二乘法估计参数成份，最后证明了估计的若干渐近性质（例如，相合性，渐近正态性等），从而进一步推广和发展了Ｍｕｌｌｅｒ和Ｚｈａｏ的结果。