基于局部多项式回归方法的抽样估计

在辅助信息可利用的情况下,文章研究了有限总体总值的估计问题。首先回顾了Horvitz-Thompson估计量和广义回归估计量;然后指出当辅助变量与研究变量不满足经典线性回归模型假设时,可建立非参数回归模型,运用局部多项式回归估计的方法进行估计;最后,引入了一个实际例子,并对估计结果进行了比较。     

基于极大似然估计法参数空间上的区间估计

文章对于一般的分布类型,利用极大似然估计法求出了参数的区间估计;利用此方法讨论了一些常见实例并与Fiducial推断法的计算结果进行对照。结果表明,该方法是可行的并且更有操作性。     

以时间为自变量的多参数GERT网络模型的解析求解

文章在GERT网络中只有时间参数的分布给定的情况下,考虑网络中流动的其他价值参数均为时间变量的函数,首先求解了其他价值参数的分布和确定矩母函数;然后构建出了一种以时间为自变量的多参数的GERT网络模型,并研究这种多参数GERT网络的传递函数的拓扑等价特性;给出了利用梅森公式和矩母函数对多参数的GERT网络进行解析求解的方法。     

人民币汇率与地产行业间的联动关系研究

随着我国房地产投资的国际化,汇率作为影响货币国际购买力的重要因素,它与地产行业的关系越来越密切。文章以上证地产指数做为地产行业发展状况的衡量指标,借助协整回归、误差修正模型、Granger因果关系检验等参数模型深入研究了人民币兑美元汇率与我国地产行业间的联动关系。结果表明,人民币兑美元汇率与上证地产指数间存在单向因果关系,汇率对地产指数的长短期走势都有显著性影响;建立了地产指数与汇率间的局部多项式回归模型,发现汇率对地产指数的影响程度因阶段而异。     

大误差参数模型的分步修正法

现有的模型修正方法要求参数的误差不能太大。本文提出一种分步修正方法，将特征值或特征矢量的误差分解为适当数量小误差，依次求出对应每一小误差的参数的修正量，最终得出正确的参数修正量。理论上，本方法适用于误差参数任意大的模型修正问题。     

物理定律与传感器

微型计算机的应用有着十分广泛的领域。在这些应用中传感器起着十分重要的作用,而传感器技术在理论基础、原理、应用开发上与各种物理定律有着密切的联系。本文从微型计算机应用角度出发对传感器技术与某些物理定律的关系及物理定律对新型传感器的开发应用的指导作用作一些粗略探讨,供大家参考。     

Copula函数的非参数核密度估计方法

文章运用非参数核密度估计技术并结合极大似然估计方法来估计Copula函数中的参数,克服了传统方法在估计Copula函数参数时的不足.并通过计算机仿真分析,证实了此方法的可行性与准确性.     

中国股票市场金融持续时间的统计特征挖掘

文章基于日内交易数据,全面考察了金融持续时间的描述统计规律和分布特征;关注了与日内交易活动密切相关的交易持续时间、价格持续时间和成交量持续时间这几个特征变量的描述统计与无条件分布特征;将金融持续时间分为交易持续时间、价格持续时间和成交量持续时间进行了深入细致的研究.     

高维参数多项Logistic模型的估计方法

高维参数多项Logistic模型的参数估计,用极大似然法估计很困难.文章给出一种新的估计方法:基于逆回归,给出参数单位向量的估计,从而高维参数得到降维;用极大似然法估计参数向量的模,最后得到参数的估计.且是相合估计.