水文统计中参数估计的渐近性质

在许多水文统计问题中,统计处理的样本往往不是简单的随机样本,而是包含有一部分历史数据,这使水文统计中的一些参数估计方法具有某些特殊性。本文就水文统计中较重要的两类估计矩估计和极大似然估计,讨论了它们的渐近性质和效率问题。     

省域低碳经济发展分类及评价研究

在构建区域低碳经济评价指标体系的基础上,在省区低碳经济分类评价中,运用多元统计方法中的聚类分析和系统工程学中的密切值法,结合2011年中国统计年鉴的统计数据对相关指标的数据样本进行了聚类分析,将低碳经济发展相类似的地区划成群体,再用密切值法对聚类所得的群体进行排序,从而评价出各地区的低碳经济发展水平.     

排序集抽样下Inverse Rayleigh分布的Fisher信息量及其在参数估计中的应用

文章分别在简单随机抽样和排序集抽样下研究了Inverse Rayleigh分布中对应样本所含刻度参数θ的Fisher信息量.数值结果表示,同等样本容量的排序集样本比简单随机样本提供更多关于θ的信息.接着分别基于简单随机样本和排序集样本构造了θ的一些优良估计,并对估计结果进行了数值比较.     

两多维样本模型中位置参数相等性的M-检验

本文给出了基于投影寻踪方法检验两多维样本位置参数相等的M 统计量和t 统计量,分别用PP型自助M 统计量和PP型自助t 统计量给出了上述两统计量的近似分布, 并给出了检验的算法,进行一些模拟.     

基于链接学习的生物地理学算法求解置换流水车间调度问题

针对置换流水车间调度问题的特性，提出了一种基于链接学习的生物地理学算法(Biogeography-based optimization based on linkage learning, LLBBO)来对其求解。算法以生物地理学算法为架构，使用反向学习方法(Opposition-based learning, OBL)生成初始解，依据群体适应度值将群体分为优秀群体和劣势群体，使用信息熵的概念以及数理统计方法通过对这两个群体进行统计，分别建立概率矩阵模型以构建一种链接学习模型称为链接区块，使用链接区块依照算法迁移率对群体进行迁移操作实现群体更新。为进一步改善算法的搜寻性，提出一种NEH序列重组法对解序列执行局部搜索以进一步提高适应度。最后运用所提的LLBBO算法通过对基准例题的仿真测试和算法比较验证了所提算法的有效性。     

基于正态总体非独立样本的假设检验

本文运用线性空间等理论针对正态总体非独立样本的统计检验问题进行了研究，建立了其平行于简单随机样本情形的假设检验理论，从而为进一步的研究奠定了基础．     

常相关样本统计量分布的应用

本文利用来自正态总体的常相关样本的一个统计量的分布，对广东省和辽宁省的一些企业１９８８年－１９８９年利润额增值进行了分析。     

路径分析及其应用简介

路径分析方法最早于1921年由Sewall Wright提出,主要应用于群体遗传学。直到1934年,Wright在《The Method of Path Coefficients》(Ann.Math.Statist.,Vol.5)中正式作为一种统计方法介绍路径分析,著名生物统计学家李景均(C.C.Li)著《Path Analysis》(1975,1977)全面介绍了路径分析方法及其在各方面的应用与发展。木简介取材于该书,以少量篇幅介绍路径分析的基本概念和方法,给出在生物社会科学中的应用实例,指出回归分析,复相关方法与路径分析三者之区别,说明路径分析方法在合理解释分析结果时不无独到之处。     

常相关样本统计量公布的应用

本文利用来自正态总体的常相关样本的一个统计量的分布，对广东省和辽宁省的一些企业１９８８年一１９８９年的利润额增值进行了分析．     

一类离散变量的回归模型

在实际工作中,建立离散变量的回归预报方程是一个不可回避的问题。本文采用了将回归模型化成方差分析模型的统计思想,并将正交试验法应用于试验的方案设计,给出了离散变量回归模型参数估计的一种简单的计算方法,讨论了模型的应用,列举了它在生物和成矿预测方面的应用实例。     

相依结构样本次序统计量的随机比较及逐步删失寿命试验参数估计方法研究

对一组已知寿命分布的样本开展寿命试验,失效时刻构成一组次序统计量。本文研究带有相依结构的齐次和非齐次样本的次序统计量在通常随机序意义下的比较方法,将Ma (1997)针对独立样本的结果推广到相依样本的情形,并将推广后的结果应用到可靠性寿命试验中逐步删失次序统计量的随机比较中。最后,结合一个产品逐步删失寿命试验的案例,研究如何基于试验数据,对产品的寿命分布参数进行估计,进而研究了参数估计效果与哪些因素有关。     

m-相依样本U-统计量r-平均收敛速度

设 x_1,x_2,…为一列强平稳、m-相依的随机变量.设(?)(x,y)为二维 Borel 可测的对称实值函数.称为以 φ 为核的 m- 相依样本 U-统计量在 x_1,x_2,…iid 时,人们对 U-统计量的性质进行了深入的研究,建立了较为完整的理论.但对相依样本下的 U-统计量却很少有深刻的结果.近来人们对相依样本下相应课题     

关于Gamma分布的秩序统计量的随机比较

对于独立不同分布的两个Gamma样本，当它们相同的形状参数大于或等于1时，最近Korwar(2002)证明了，当它们的尺度参数满足优化序时，样本的卷积就满足似然比序．本文我们证明了，当Gamma分布的形状参数小于1时，样本的对应秩序统计量之间存在一致的一般随机序；然而当形状参数大于1时，样本对应的极大值和极小值统计量有着相反的一般随机序。     

数据分析建模过程中的常见问题

如何分析数据是数学建模过程中最经常遇到的问题,在中学阶段学生能掌握的数据分析的方法主要是各种描述统计方法,以及简单的推断统计——拟合方法.由于统计基础薄弱,在统计模型的使用上非常容易犯错误,本文针对中学教师和学生在做数据分析时经常出现的问题进行讨论,纠正一些统计建模过程中的误区.     

次序统计量函数的线性组合的渐近正态分布(混合截尾寿命试验的情形)

§1.引言Chernoff,H.等在 [1] 中对次序统计量函数的线性组合的渐近分布问题,作了一般地处理。在应用上,特别是在可靠性和寿命试验中,截尾样本有很大的重要性.在文献中有过某些关于这类样本的渐近分布的结果(如见 [2,3]),但都未给予严格证明.本文的目的就是将 [1] 中的方法用于截尾样本,以严格地处理其渐近分布问题.本文虽然在方法上是基于 [1],但所得结果并非 [1] 的结果的简单推论.     

引入技术指标的BP网络在股市预测中的应用

本文使用股市分析中常用的一些技术指标构造BP网络的输入样本向量,在此基础上,对沪市股指的涨跌进行了预测.数值实验结果表明,该方法能够提高网络预测的正确率.使用跳跃学习及三种变学习率、批方式的学习算法对BP网络进行了训练,节省了预测时间.运用“在线预测”的方法对预测过程进行了跟踪.针对预测样本在预测性能及预测结果方面存在的差异,引入预测样本中心距离比的概念对其进行简单的划分,得到一些富有启发性的结果.     

方差分量模型协方差阵的谱分解

本文对平衡方差分量模型, 给出了其协方差阵的新的谱分解算法. 该方法的特点是计算简单, 易于理解, 无须复杂的数学知识. 且能够明确显示协方差阵的不同特征值的个数, 以及谱分解中不同特征值所对应的投影阵的显式表示. 基于新方法我们进一步研究了平衡方差分量模型的一些相关性质.本文还研究了一般方差分量模型, 我们首先定义了一般方差分量模型协方差阵的简单谱分解,给出了一般方差分量模型可以进行简单谱分解的充要条件, 并研究了协方差阵简单谱分解的一些性质. 对于协方差阵可以进行简单谱分解的方差分量模型, 本文研究了简单谱分解在其统计推断中的应用.     

基于Markov性的半监督流行学习算法研究

本文在数据驱动模式的指导下,以药物动力学中的复杂数据为背景,利用具有Markov性的流行学习来构造半监督分类算法,并对生物结构与活性关系进行统计建模.模拟研究表明,当存在某种流行结构时,流行学习算法能对具有不同模式的数据进行更好地分类.通过对不同化合物的生物结构活性关系的三个真实数据集进行分析,与典型算法相比,基于不同核函数的流行学习分类算法能充分利用有标签的样本点和无标签的样本点的信息来对样本进行分类,并产生更稳健、更精确的分类结果.     

基于样本次序统计量的总体分位数的非参数统计推断

随机总体分位数的统计推断理论与方法一直是统计学研究的重要课题.其主要原因是分位数的应用涉及众多领域,且在各领域的研究中起到举足轻重的作用.本文系统地论述了基于样本次序统计量的总体分位数的非参数统计推断的理论和方法;给出了基于样本次序统计量的总体分位数的估计方法,总体两个分位数之差的置信区间,总体容许区间的求解方法及符号检验.希望有助于读者的科研与应用.     

相协样本下Wilcoxon两样本统计量的渐近分布北大核心CSCD

研究了相协样本下Wilcoxon两样本统计量的渐近分布的问题.利用Hoeffding分解方法,获得了相协样本下Wilcoxon两样本统计量的渐近分布为正态分布的结果,推广了负相协样本下Wilcoxon两样本统计量的渐近分布的结果.