一类多元响应降维子空间的估计及其应用

在高维空间中进行统计建模通常会碰到维数祸根问题,解决办法之一是降维,充分降维是一种有效的降维方法。针对多维响应降维子空间提出一类矩生成函数估计方法及其改进估计量,并给出该类方法估计量的大样本性质:相合性、渐近正态性。通过随机模拟与实例分析,表明改进估计量估计效果有较大幅度提高。     

变环境条件下型号设备的可靠性估计

文章讨论了变环境条件下,Weibull寿命分布型号设备可靠性的估计问题:固定形状参数,在寿命特征参数为环境指标一元多项式情形下给出了可靠性估计方法;利用强大数律及控制收敛定理证明了估计量的强相合性,并通过大量仿真数据模拟说明了方法的可用性。     

基于GMDH的小样本数据预测模型

对于样本数据少的情况,文章中利用SPSS曲线估计的方法选取三次曲线和二次曲线两种模型进行预测,同时用GMDH自回归模型进行分步预测,最后利用GMDH组合模型将三种模型进行组合预测。预测结果表明:GMDH自回归模型对于小样本数据的预测结果优于其他模型,效果更好、更稳定。     

索赔次数服从复合Poisson—Geometric分布的风险模型的参数估计

文章分析了索赔次数服从复Poisson—Geometric分布时的风险模型,给出了参数的矩估计,采用随机模拟的方法考察了矩估计不存在的比率,同时还给出了参数的极大似然估计;通过大量Monte-Carlo模拟考察了点估计的精度,认为矩估计优于极大似然估计,并且通过实例分析说明了本文方法的应用。     

基于模糊线性回归的电子商务交易额预测

由于外界环境的影响以及复杂系统本身的模糊性,经典线性回归不能解释这类不精确数据的问题.因此,文章建立因变量是对称模糊数的线性回归模型.根据中国电子商务交易额和互联网发展数据,考虑因变量在不同时期的差异隶属,计算出回归函数的估计表达式.通过与经典线性回归的结果进行比较分析,表明模型在描述数据间内在结构,以及提高预测的精度上有显著效果.     

广义双曲线分布在概化理论偏态数据方差分量估计中的应用

心理与教育测量的应用领域发生了较大变化,被测群体的知识和能力等特质在一定程度上不再服从偏度为0的分布.文章利用广义双曲线分布性质,模拟生成一定偏度的偏态分布数据,探讨数据不同偏度对概化理论方差分量估计的影响.结果表明:利用广义双曲线分布性质可以有效模拟生成概化理论所需要的偏态分布数据;广义双曲线分布模拟的偏态分布数据对概化理论各种方法估计方差分量有影响.     

农业机械化、EG系数对人均粮食产出的动态面板GMM估计

文章采用具有滞后项的系统与差分一步、二步动态面板GMM估计方法,针对农机化总动力与恩格尔系数对人均粮食产量的影响情况进行多重估计,发现整体上农机化显著提高人均粮食产出,而EG系数作用不显著.分地区估计结果显示东部地区EG系数作用不显著,且农机化动力在增速上影响人均粮食产量,中西部地区农机化贡献作用不显著且EG系数具有明显负向作用,最后对分析结论进行总结探讨.     

广义指数分布的统计推断

文章利用逆矩法估计广义指数分布的未知参数,并与最大似然估计作了模拟比较,模拟结果表明逆矩估计量更好.同时,我们也给出了构造尺度参数区间估计的方法.     

首失效截尾样本下三参数Pareto分布的估计问题

文章在逐步增加首失效截尾样本下,研究三参数Pareto分布族形状参数的一致最小方差无偏估计(UMVUE),在对称平方损失函数下,讨论其Bayes估计和参数型经验Bayes (PEB)估计.按照均方误差(MSE)准则,比较UMVUE与PEB估计的小样本性质,根据形状参数的风险,导出其Bayes估计与PEB估计的大样本性质,并获得它们的收敛速度o(n-1).在相同或相近的可信水平下,分别研究参数在经典统计和Bayes统计中的区间估计,并利用数值模拟说明Bayes区间估计的精度高于经典统计区间估计.     

生长曲线模型中参数的线性有偏估计的优良性

文章研究了生长曲线模型参数的线性有偏估计类,在均方误差阵(MSEM)准则下给出了估计类中的估计优于LS估计的充要条件,并给出了此估计类中的Bayes估计.