分组零膨胀泊松模型的半参数统计推断

泊松回归模型常常用于计数数据的研究中,然而在实际数据中零值的比例可能远远大于泊松分布中取零值的概率,而且这些零值通常都有其特殊含义.此外计数数据可能是分组数据,即观测到的数据不是确切值而只是已知其落在某一个区间范围之内;或者某些特定的数据,例如工资,要先对它进行人为的分组然后再进行分析.考虑一种零膨胀泊松半参数回归模型来处理上述分组计数数据.该模型中泊松分布的期望与协变量之间采用部分线性连接函数,而零值的概率与协变量之间采用线性连接函数.利用Sieve极大似然估计方法来估计该回归模型中参数和非参数函数,并提出了一种得分检验方法来检验是否存在零膨胀.在一定正则条件下,获得了Sieve极大似然估计的渐近性质,证明了参数部分的估计是强相合,渐近正态及渐近有效的;同时非参数函数的估计达到了最优收敛速度.模拟研究表明,估计和检验方法效果都比较好,最后将此模型和推断方法应用于一组公共卫生领域实际数据研究.     

失效信息随机缺失时可加危险率模型的统计推断

对失效信息随机缺失时的可加危险率模型的估计进行研究。充分利用失效信息和缺失信息的概率模型的信息,通过构建估计方程,得到回归参数和基准累积风险函数的3个估计。证明了所提估计的渐近正态性,并进行数值模拟研究其有限样本性质。利用数值模拟研究比较所提估计与文献中的估计的有限样本性质,并通过分析一个实际数据验证了本文方法的有效性。     

双向分类随机效应模型中方差分量经验Bayes估计的收敛速度(英文)

本文在加权平方损失下导出了平衡的双向分类随机效应模型中方差分量的Bayes估计,并利用非参数方法构造了方差分量的经验Bayes(EB)估计.在适当的条件下证明了EB估计的收敛速度.最后,给出一个满足主要结果的例子.     

纵向数据半参数Possion回归模型

纵向数据在生物、医学和经济学中的研究普遍使用。近年来,对纵向数据各种模型的研究引起国内外统计学者的广泛关注。本文建立了半参数纵向数据的Possion回归模型,并利用极大似然估计对此模型的参数进行了估计,讨论了它的Fisher信息矩阵,给出了似然方程的NewtonRaphson迭代求解过程。     

利用多维Neville算法实现基于转导思想的函数估计

根据转导思想的函数估计,不用估计函数的模型和参数,直接估计函数在给定点的值,从根本上区别于传统的函数估计方法,但具体的实现算法是一个公开的问题。讨论使用多维Neville算法实现基于转导思想的函数估计的问题。利用投影的方法,将传统的Neville算法推广到了多维空间,在数值计算中引入了核函数的思想,从而解决了多维空间的计算问题,得到利用多维的Neville算法实现函数估计的方法。数值试验的结果表明,这种方法成功地克服了函数插值的龙格 (Runge)现象,有很好的逼近效果,并且可以处理多维的函数估计问题 ;同时也给出了对核函数参数进行估计这个难题的一些讨论。该算法对转导思想的实现提供了一个崭新的途径。     

求解VG方程参数的混合杂草算法

描述土壤水分特征曲线的Van Genuchten方程(简称VG方程)是一个非常复杂的非线性方程,采用一般的优化方法对方程参数进行估计往往因为受初始值的影响,而使估计结果带有较大的误差。首先建立了VG方程参数的优化模型,然后构建单纯形算法和杂草算法相结合的混合方法(简称SIWO方法)对其进行求解,并进行了数值试验。结果表明采用SIWO方法估计参数的精度比一些经典优化方法和一些改进的智能算法要高一些。因此,SIWO方法求解VG方程参数是非常有效的。     

带有两食饵趋向的捕食模型古典解的全局存在性

考察了在留曼边界条件下带有两捕食趋向和Holing-II型反应函数的三种群模型。应用抛物方程Shauder估计及Lp估计,证明了此模型存在唯一全局古典解。     

基于EKF的污水处理过程经济模型预测控制

针对污水处理中许多相关过程状态不可测量或测量受到噪声影响具有较大的不确定性,进而影响过程监视和控制的问题,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的经济模型预测控制方法以提高系统的整体性能。在系统受到不确定扰动及测量噪声的情况下,利用扩展卡尔曼方法对污水组分进行估计,并基于状态估计设计了一种高效经济模型预测控制方法,优化出水质量及运行成本。在不同天气条件下从出水水质和运行成本等角度与基于扩展卡尔曼滤波的常规跟踪模型预测控制方案性能进行比较。仿真结果表明,该方法能够对污水处理BSM1模型的过程状态进行很好的估计,同时具有显著改善出水水质和降低运行成本的潜力。     

一种改进的基于干涉相位周期的无人机差分干涉合成孔径雷达基线估计方法

基线在差分干涉处理中是一个至关重要的参数,直接关系到干涉测量的精度。相比于星载平台,无人机在飞行过程中,飞行航迹难以保持高度重合,飞行轨迹和姿态不稳定,给无人机差分干涉SAR基线估计带来极大的困难。从无人机平台的特点和应用场景出发,提出一种改进的基线估计的方法,该方法通过干涉几何关系推导出干涉相位周期、斜距、2点之间距离、相位差的关系,在雷达图像计算特定2点之间距离,然后代入已知参数利用最小二乘法进行基线估计。对比原方法及改进方法的仿真结果及实际数据的基线估计结果,表明改进方法的基线估计结果的精度和鲁棒性有显著提高。     

一种基于混合模型的合成孔径雷达自聚焦算法

提出一种基于混合模型的合成孔径雷达自聚焦算法.本方法用有限阶泰勒多项式估计低频相位误差,用自适应正弦多项式估计高频相位误差,解决了单一模型自聚焦算法对高频相位误差估计精度低的问题,提高了图像锐度和峰值旁瓣比,减小了主瓣宽度.在研究利用相位误差参数模型进行聚焦处理的基础上,分析基于混合模型实现最优锐度自聚焦算法的可行性,并通过仿真和实测数据处理验证了本方法的有效性.