Partitioning Pearson's Chi-Squared Statistic for a Completely Ordered Three-Way Contingency Table

The paper presents a partition of the Pearson chi-squared statistic for triply ordered three-way contingency tables. The partition invokes orthogonal polynomials and identifies three-way association terms as well as each combination of two-way associations. This partition provides information about the structure of each variable by identifying important bivariate and trivariate associations in terms of location (linear), dispersion (quadratic) and higher order components. The significance of each term in the partition, and each association within each term can also be determined.
The paper compares the chi-squared partition with the log-linear models of Agresti (1994) for multi-way contingency tables with ordinal categories, by generalizing the model proposed by Haberman (1974).     

略论葫芦文化

葫芦作为古人生活的必需 ,其本身的器用史已是一种文化 ,又兼之其中生育信仰与祛邪驱魔功能的寓存 ,使其成为吉祥的文化 ,是艺术不舍的素材。     

Marginal information for expectation parameters

The authors consider a special case of inference in the presence of nuisance parameters. They show that when the orthogonalized score function is a function of a statistic S, no Fisher information for the interest parameter is lost by using the marginal distribution of S rather than the full distribution of the observations. Therefore, no information for the interest parameter is recovered by conditioning on an ancillary statistic, and information will be lost by conditioning on an approximate ancillary statistic. This is the case for regular multivariate exponential families when the interest parameter is a subvector of the expectation parameter and the statistic is the maximum likelihood estimate of the interest parameter. Several examples are considered, including the 2 × 2 table.     

基于最大互信息方法的机械零件图像识别

提出了应用最大互信息方法进行零件图像识别的方法,它利用图像的信息熵描述图像的特征,结合图像的颜色信息及局部形状信息,以互信息作为衡量两幅图像相似性的测度函数进行图像识别,弥补了直方图表达空间信息的不足。该方法既满足位置不变性,又能避免进行图像分割,从而避免了因图像分割引起的复杂计算,使算法容易实现。实验结果表明,该方法提高了零件图像识别的精度、稳定性和可靠性。     

非线性可分文本的SVM算法研究与改进

支持向量机(SVM)算法可用来确定非线性可分文本的待分类文本类别。支持向量机的原始问题可以归纳为一个二次规划问题。当规模较大时,标准的SVM算法训练效率较低。本文在分析SVM算法的二次规划问题及利用可行性方向法求解二次规划问题的基础上,将效率较高的可行性方向法应用于求解SVM算法中的二次规划问题,给出了非线性可分文本的SVM算法的改进算法,改进后的SVM算法在时间复杂度上有着明显的提高,从而有效提高了SVM算法的训练效率。     

"产品设计与开发"双语教学的实践与研究

结合对机械设计制造及其自动化专业本科课程"产品设计与开发"的双语教学实践,对教学过程中的一些体会进行了分析和总结,并提出了对该课程开展双语教学的几点建议。     

不同环境规制工具影响污染产业投资的区域差异研究——基于省级工业面板数据对我国四大区域的实证分析

我国四大区域不同的发展阶段决定了其经济发展和环境保护的差异化诉求,选择恰当的环境规制工具可以有效实现淘汰落后产能和激发技术创新.采用2004-2014年省级工业面板数据,运用空间自相关模型从成本效应、创新效应和集聚效应三方面对比分析东部、中部、西部和东北地区不同环境规制工具对污染产业投资的影响,结果表明:不同环境规制工具在四个地区的影响效果呈现显著差异;费用型规制、投资型规制和公众参与型规制在东部地区具有显著创新效应;费用型规制和城镇环境基础设施建设投资对中部地区污染企业形成较大的成本压力;建设项目"三同时"投资和公众参与型规制在西部产业集聚地区能够有效抑制污染产业的流入;费用型规制、工业污染源治理和建设项目"三同时"投资能够有效抑制污染产业流入东北地区.因此,应因地制宜地选择恰当的环境规制工具组合以实现区域经济的绿色发展.     

Bayesian clustering for row effects models

We deal with two-way contingency tables having ordered column categories. We use a row effects model wherein each interaction term is assumed to have a multiplicative form involving a row effect parameter and a fixed column score. We propose a methodology to cluster row effects in order to simplify the interaction structure and to enhance the interpretation of the model. Our method uses a product partition model with a suitable specification of the cohesion function, so that we can carry out our analysis on a collection of models of varying dimensions using a straightforward MCMC sampler. The methodology is illustrated with reference to simulated and real data sets.     

回转式车刀盘的设计

针对单面加工切割机底座支架不能达到生产批量的前提下，本文设计了一种新颖的车床刀具：回转式车刀盘刀具，利用该刀具可大幅度提高生产效率，达到工件的精度要求，同时减轻工人的劳动负担．     

基于非线性分位数回归模型的多期VaR风险测度

多期VaR主要受到持有期及波动率两个变量的影响,并且其影响模式(线性或非线性)的确定对于准确地进行VaR风险测度至关重要。非线性分位数回归模型,能够克服线性分位数回归模型只能揭示多期VaR及其影响因素之间线性依赖关系的局限,从而提高多期VaR风险测度的准确性。结合波动模型与两个非线性分位数回归方法:QRNN和SVQR,给出了多期VaR风险测度的三类方案:波动模型法、QRNN+波动模型法、SVQR+波动模型法。选取3个股票价格指数作为研究对象,考虑了6种不同形式的波动模型,得到了18个多期VaR风险测度方法进行实证比较,结果表明:波动模型选择影响到多期VaR风险测度效果;SVQR+波动模型法略优于QRNN+波动模型法,并且两者显著优于波动模型法。