线性回归分析与能源需求预测

结合实例介绍了回归模型方法在能源预测中的应用，具体地讨论了最简单、最基本的直线回归模型结构及参数估计方法，对于其他一些曲线回归模型则可通过变量代换转化为直线回归模型。     

一类多维指数分布的参数估计

考虑生存函数为(F)(x1,x2,…,xn)=P{X1＞x1,…,Xn＞xn}=exp{-[n∑i=1(xi/θi)1/δ]δ}(0＜xi＜∞,0＜δ≤ 1,0＜θi＜∞,i=(1,n))的一类多维指数分布,给出了它的密度函数的表示式,并讨论了它的性质.提出了相关参数δ的估计(^δ),证明了(^δ)有相合性和渐近正态性,得到了(^δ)的渐近方差σ2δ.最后还给出了若干随机模拟的结果.     

基于k-分辨-FB级数展开的多分量LFM信号分离

针对傅里叶-贝塞尔变换(FBT)难以估计和有效分离多分量LFM信号的问题,提出了一种k分辨-FB(k-FB)级数展开结合dechirp的信号分离与估计算法。在FB级数的基础上引入k分辨参数,通过理论推导,得出了信号频率与级数的关系,证明了参数估计精度与k取值正相关。通过解线频调和k-FB级数计算,实现了信号分离重构和参数估计。在不同信噪比、信号功率比和k分辨条件下对信号的分离精度进行了仿真研究,并与基于分数阶傅里叶变换(FrFT)的方法进行了对比。仿真结果验证了算法的有效性。     

增长曲线模型参数估计的加权相对效率

对增长曲线模型中参数估计的相对效率，本文提出了一种新的定义－加权相对效率，并研究了它的性质，以及在文献「４」中的两种相对效率的关系。     

RAR模型的参数估计方法

本文考虑零均值的平稳AR（P）序列与一个非随机的趋势项的这合模型．假设趋势项可以表咸有限个已知的线性无关基画数的线性组合.这种模型有广泛的应用．本文针对这类模型，给出了参数估计方法，并给出了计算参数估计值的迭代算法．模拟计算表明，这种方法计算方便，精度高．     

非线性回归模型参数估计的一个新算法

近年来,非线性回归的研究受到极大的重视.Ratkowsky(1983)总结了非线性回归分析的近代发展,著成专著.韦博成从微分几何的观点对非线性回归分析作了处理.究其原因,一方面因为线性回归分析的研究已臻完善;另一方面因为在实际应用时,非线性情形遇到最多,如由物理,化学,生物,地学等学科的实验所得到的模型几     

半参数方差误差模型的估计

本文综合近邻权函数法及最小二乘法，用两阶段最小二乘估计的方法得到了半参数EV模型中参数的估计量及其强相合性，渐近正态性。同时也得到了非参数函数的估计量及其强相合性，一致强相合性。     

一种检验定性指标的有效方法

介绍了一种检验定性指标的有效方法,可用于确定产品的合格率和评价检验人员的检验水平。用该方法分析了某厂产品的一项实际指标,合格率为91 4%,还对该厂10名检验员的检验水平作了客观的评价。     

在UBBE框架下考虑不肯定的上界的估计方法

对目前的ＵＢＢＥ模型进行了适当的推广，使在解决估计问题时可以考虑那些可能是误差上界的数值，并在此基础上提出了一种方法，能够通过对估计精度和可靠性进行合理的权衡确定所需估计值，实际案例研究结果表明所提方法能够较好地解决估计精度和可靠性之间的矛盾。     

一种求解刚体3D运动参数的鲁棒算法

提出一种基于鲁棒统计学中位数的３Ｄ运动参数估计方法，能够有效地克服由于出格点造成的粗差，并且不需任何参数初始值，整个算法计算简便，计算机模拟显示，其估计精度是令人满意的。