基于复杂网络的期刊文献引用频次研究

为了研究期刊文献引用数量随时间推移的变化规律,选取上海理工大学学报1998-2016年刊登的文章及引用文献作为数据样本,经过数据筛选和整理,形成新的数据样本,随后按照引用关系,将刊登文章和引用文献形成一个新的引文网络,并分析该网络的静态属性,绘制幂率分布图,发现该网络呈明显的幂率分布现象。随后运用KS统计与极大似然估计拟合幂率分布Xmin值和a指数进行幂率分布检验,结果证明该网络的文献引用频次服从幂率分布。     

Entropy损失函数下两参数指数威布尔分布尺度参数的Bayes估计及其性质

在Entropy损失函数下,利用构造多层先验分布的方法求出了指数威布尔分布参数的多层Bayes估计,然后根据经验Bayes估计的思想,利用密度函数的核估计方法,构造了参数的经验Bayes估计并证明了该估计的渐进最优性和可容许性,最后运用随机模拟,将其与平方损失函数下的Bayes估计以及极大似然估计(MLE)进行了比较,结果表明:Entropy损失下的Bayes估计较后两种估计好。     

双边定数截尾下线性指数分布的参数估计

在双边定数截尾样本下讨论了线性指数分布中未知参数的极大似然估计和Bayes估计.通过Newton-Raphson迭代法得到了参数的极大似然估计,并证明了极大似然估计的唯一存在性.选取无信息先验分布与共轭先验分布,分别在对称损失函数和非对称损失函数下,通过Tierney-Kadane近似讨论参数的Bayes近似估计.利用MatlabR200b模拟了未知参数的极大似然估计的均方误差以及Bayes估计的均方误差,结果表明：不同样本量不同截尾方案下,选取Gamma先验分布并在平方损失函数下,未知参数的Bayes估计的均方误差是最小的.     

一类单参数指数族的共轭先验分布

共轭先验分布的选取是由似然函数L（θ）=p（x｜θ）中所含θ的因式决定的。本文通过单参数指数族的似然函数L（θ）的因式．找出了与L（θ）具有相同棱的分布作为先验分布．并验证了此先验分布是单参数指数族中参数θ的共轭先验分布。最后给出了一些常用的单参数指数分布的共轭先验分布．     

混合Bernoulli分布参数估计的EM算法研究

本文构造了有限混合Bernoulli分布模型。由于有限混合Bernoulli分布模型依赖于参数的取值,我们必须求解未知参数的极大似然估计,基于常规方法求解对数似然函数的最大值点很困难,所以本文基于EM 算法研究了有限混合Bernoulli分布模型的参数估计,并利用R软件进行了随机模拟。     

Poisson分布参数的几种估计

探讨了Poisson分布参数λ的3种估计：极大似然估计、矩估计以及Bayes估计，并对它们之间的联系和优劣性能进行了分析。     

部分线性模型的光滑样条推断

运用光滑样条估计部分线性模型中的非参数函数,利用限制最大似然或广义交叉验证(GCV)的方法选择光滑参数,主要考察了部分线性模型的光滑样条估计以及有关非参数函数部分的假设检验.基于光滑参数的选择方法,提出了部分线性模型中的非参数函数是否为多项式函数的假设检验方法,并通过模拟例子研究本文提出的推断效果.     

基于最大L_q似然估计的广义非线性模型的统计诊断(英文)

为了检测数据是否符合给定的模型,需要对数据进行统计诊断.研究了基于最大Lq似然估计的广义非线性模型的统计诊断问题.利用3个统计诊断量来检验数据中是否都存在异常点.模拟结果显示,当样本容量较小时,使用最大Lq似然估计方法得到的诊断统计量的结果要比使用极大似然估计(MLE)方法得到的结果大;随着样本容量的增加,它们之间的区别逐渐减小.因此,使用最大Lq似然估计方法比用MLE方法更容易找到数据中的异常点.     

基于时间序列的资本资产定价模型

针对证券的时变特性,联合运用差分方法和指数平滑法,建立了时间序列资本资产定价模型(CAPM*).     

计算机化自适应测验(CAT)的发展和前景展望(续)

三、CAT中对的估计(一)MLE(极大似然估计法)假设一个能力水平为θ的被试对n道项目X_1,X_2,…,X_n作答。θ的估计可以通过使(8)式所示的似然函数最大化的方式来得到。令(?)_n为此时所得的θ估计。显然(?)_n也是(9)式的极大似然估计。已知在一定的条件下,(?)_n符合渐进正态,其均值为θ,方差近似为I~(-1)_n((?)_n)。目前的CAT设计大多通过递归方式在被试回答一个新的项目之后得到最新的θ估计,并根据信息最大化法抽取下一个项目。     

逐步Ⅱ型删失数据下BurrⅢ分布形状参数的估计

基于逐步Ⅱ型删失数据，假设在每一阶段退出试验的样品是随机的情况下，对BurrⅢ分布中的形状参数进行估计。定义了BurrⅢ分布形状参数的极大似然估计、EM估计和贝叶斯估计三种估计方法的估计式。同时，给出了EM估计的近似置信区间与贝叶斯估计的HPD置信区间。此外，利用Monte-Carlo模拟，对上述三种估计方法的效果进行了对比分析。模拟结果表明，在均方误差(MSE)准则下，贝叶斯估计优于EM估计，更优于极大似然估计，同时两种置信区间的区间长度近似。     

加工中心MTBF值的点估计与区间估计

应用基于截尾数据的似然函数理论和Weibull分布下的似然比方法,对加工中心有替换定时截尾试验数据分别进行了加工中心平均故障时间间隔(MTBF)值的点估计与区间估计。根据似然函数的重要引理,用迭代方法进行了Weibull模型两个参数的区间估计,并进行了MTBF值的区间估计。本研究解决了加工中心可靠性评估工作中的难题。     

皮尔逊Ⅲ型分布的参数估计

本文对皮尔逊Ⅲ型（P—Ⅲ型）分布的参数估计进行了研究,讨论了传统矩法和极大似然法。     

等价限制线性模型中极大似然估计的稳健性

稳健性分析是判断估计值与真实值之间差异是否重要的一种方法。限制线性模型下的极大似然估计的稳健性是当前大家比较感兴趣的一个问题。笔者在前人的基础上,给出限制线性模型中极大似然估计对随机误差协方差矩阵的稳健性统计量,并对其进行分析,得出限制线性模型中极大似然估计对随机误差协方差矩阵不敏感。     

Sakai网络教学平台应用的影响因素探究

文章通过教学实验对影响学生使用Sakai网络教学平台的因素进行假设验证,进而建立学生使用Sakai教学平台的技术接受模型,在检验假设因素信度和效度的基础上,选用极大似然法得到模型标准化路径系数,修正并完善假设模型,确立学生使用Sakai教学平台的系列因素及权重,为提高以Sakai为代表的远程网络教学平台的使用效果提供建议。     

桂林旅游股份有限公司资本成本分析

本文利用资本资产定价模型分析桂林旅游股份有限公司(以下简称桂林旅游公司)的资本成本,从合理的逻辑上得出了桂林旅游股份有限公司恰当的折现率。对旅游行业和桂林旅游公司的投资决策具有一定的借鉴作用。本文还意外发现深圳证券交易市场异样情况。     

Γ-分布形状参数的修正极大似然估计

指出Γ-分布形状参数α的修正极大似然估计(α)L的值可以用普赛函数Ψ(·)的反函数来计算,证明了(α)L是α的强相合估计,而且(α)L渐近地服从正态分布.     

Г-分布形状参数的修正极大似然估计

指出Г-分布形状参数α的修正极大似然估计αL的值可以用普赛函数ψ（·）的反函数来计算,证明了αL是α的强相合估计,而且αL渐近地服从正态分布．     

基于时间序列数据Hull-White模型半参数估计方法

基于时间序列数据,对Hull-White短期利率模型进行半参数估计。通过两阶段估计方法,原半参数估计模型转化为非参数估计模型和全参数估计模型。前者使用核函数估计方法,后者使用极大似然估计,从而简化整个参数估计过程。实证的结果表明,在给定合适窗宽条件下,基于Hull-White模型的似然值将得到改善。     

桂林旅游股份有限公司资本成本分析

本文利用资本资产定价模型分析桂林旅游股份有限公司(以下简称桂林旅游公司)的资本成本,从合理的逻辑上得出了桂林旅游股份有限公司恰当的折现率.对旅游行业和桂林旅游公司的投资决策具有一定的借鉴作用.本文还意外发现深圳证券交易市场异样情况.