时间序列参数估计的稳健相合性和稳健正态性

对于简单样本情形,郑忠国(1986)根据Hampel(1971)的定性稳健性的概念提出了稳健正态性的概念。本文根据P.Pahtoni-Kazakos(1979,1984,1987)关于时间序列定性稳健性的概念,对时间序列模型的参数估计问题提出了稳健相合性和稳健渐近正态性的概念。     

模糊粗糙集的不确定性度量

利用知识的信息熵和粗糙性给出了模糊粗糙集的不确定性度量的方法,讨论了度量指标的相关性质.实例表明,文中给出的度量对研究模糊粗糙集的不确定性具有指导作用.     

一种改进的基于粗糙集理论的启发式特征选择算法

在最大支持启发函数的基础上提出了一种新的基于粗糙集的启发函数,称为参数加权平均支持启发函数.该方法的优点是考虑了可能性规则集的整体质量,它所选出的特征在决策类上能形成具有高加权平均支持度的规则,并且能够利用阈值调整下近似的水平.计算实例表明该方法是有效的.     

用几何概率确定球内两随机点距离的分布

研究了球内两个随机点之间距离的概率分布.利用几何概率推导出了概率分布函数、概率密度函数和数学期望的解析表达式.基于R语言,对单位球内两随机点距离进行了随机模拟,模拟结果与理论分析结果互为印证.     

决策表的最近近似约简

属性约简是粗糙集理论研究的核心内容之一,为此,在提出了最近精确集概念的基础上,研究了决策表属性约简方法一最近近似约简．数值例子表明,该方法简单有效．     

关于拟合值方改变敏感度的一个下界

本文对线性回归ＧＭ－估计的一个子类，给出拟合值方差改变敏感度的一个下界，并说明「１」中相应于ｎ的估计量达到此下界。     

矩形区域上均匀分布的一个性质

设｛Ｘｔ＝（Ｘ１ｔ，Ｘ２ｔ，…，Ｘｐｔ｝ｔ＝１，２，…，ｎ｝是矩形区域Ｄ＝｛ｘ＝（ｘ１，ｘ２，…，ｘｐ）│αｉ≤ｘｉ≤ｂｉ，ｉ＝１，２，…，ｐ｝上的均匀分布的样本，Ｘ（１），Ｘ（２），…，Ｘ（ｎ）是Ｘ１，Ｘ２，…，Ｘｎ的次序统计量。     

概率粗糙集的模糊性

从粗糙隶属函数的角度出发,研究了概率粗糙集模型的模糊性度量及其性质;用模糊集的截集的概念描述了变精度概率粗糙集模型。     

基于模糊点数据的核主成分分析

在核主成分分析中,给每个训练数据赋予一个置信权重,将训练数据视为样本空间的模糊点,研究了基于模糊点数据的核主成分分析.数值模拟表明,该方法能够有效控制异常点对主成分的影响.同时,该方法也为数据先验信息的利用提供了一个可行的途径.     

圆内两随机点距离的概率分布

研究了圆内两个均匀分布随机点之间距离的概率分布.利用几何概率推导出了概率分布函数、概率密度函数和数学期望的解析表达式.基于R语言,对单位圆内随机点之间距离进行了随机模拟,模拟结果与理论分析结果互为印证.