刻度参数变点估计的强收敛速度

对至多一个刻度参数变点的模型,在运用滑窗方法给出了检测变点存在性的U统计量基础上,进一步研究了变点估计的强相合性以及强收敛速度,并得出变点估计的强收敛速度受窗宽的选择影响.     

基于Box-Cox变换的城市火灾起数的模型研究

文章应用极大似然方法,对某市1997—2007年11a间的月度火灾及气象数据进行了Box-Cox非线性变换,通过对变换后的月平均温度、月平均相对湿度、月平均风速、月平均降雨量等气象因子与火灾发生起数进行统计分析,建立了基于Box-Cox变换的线性回归模型,并从拟合误差、交叉验证均方误差等方面进行分析比较,最终建立回归模型;运用所得模型对2008年的火灾数据进行预测分析,结果表明,基于Box-Cox变换后数据建立的回归模型,能更好地预测火灾发生起数,从而达到对城市火灾控制的目的。     

斜率变点估计的强收敛速度

对至多只有一个斜率变点的模型,在误差分布为非正态时,本文利用滑窗方法给出了变点估计的强、弱相合性和强、弱收敛速度,同对在局部对立假设下研究了变点估计的O_p收敛速度.     

双套自动气象站数据融合方法探索

国家级双套自动气象站运行后,多套数据融合为一套数据的数据融合问题是双套站投入使用前必须解决的问题。文章提出了基于空间一致性滑动方差的数据处理算法,并利用安徽休宁站2010-10—2011-025个月每日01时点气温数据对算法进行验证。结果表明:基于空间一致性的有效性判别对数据的筛选是有效的,很好地保证了数据的完整性和一致性;同时基于滑动方差得出的合成数据与"真值"较接近,可以反映大气真实情况。     

城市火灾次数与气象因子的分位数回归分析

文章基于某市1997-2007年间的火灾数据,采用分位数回归方法,从月平均温度、月平均湿度、月平均风速及月平均降水量4个方面对月火灾次数进行实证分析。结果表明：各气象因子对火灾次数的影响具有一定的季节规律,温度在夏季对火灾次数影响比较显著,湿度和降水量在冬季对火灾次数影响较显著,而风速在各季节对火灾次数的影响均不显著。     

跳跃度变点估计的Op收敛速度

对至多只有一个跳跃度变点T0的变点模型Xi=a+θI{[nT0]＜i≤n+εi,i=1,2,…,n,假定{εi,i=1,2,…,n}是均值为0、方差有限的独立同分布误差序列,其中T0未知,称之为变点.在利用滑窗方法给出变点估计的基础上,进一步研究了局部对立假设条件下变点估计(T)的OP收敛速度.     

至多一个变点的Г分布的统计推断

对至多一个变点的Г分布，即X1，…，Xn为一列相互独立的随机变量序列，且X1，…，Xk0 i．i．d～Г(x；ν，λ1)，Xk0 1，…，Xn i．i．d～Г(x；ν2，λ2)，其中k0未知，称k0为该序列的变点．借助Gauss过程理论和滑窗方法，利用第一型极值分布逼近本提出的统计量的分布，给出了检测变点k0的程序和变点的区间估计．最后对中提出的统计量进行模拟并分析．