工具变量辅助的变系数测量误差模型的估计

考虑协变量有测量误差时变系数模型的估计问题。提出的方法不需要假定特定的误差模型结构或已知的误差方差,也不需要重复观测的数据。通过工具变量的辅助,首先对测量误差进行校正,从而得到真实观察变量的估计。然后用这个估计取代真实观察变量,利用变系数模型的估计方法得到函数系数的估计。证明了所提估计的渐近正态性。数值模拟结果表明本文提出的基于校正误差的方法比直接使用测量误差数据的方法有更好的有限样本性质。     

一种求解数据特征选择问题的改进樽海鞘群算法

高维数据通常包含大量冗余特征,为了更好地选择数据集中的有效特征,提出了一种解决高维数据特征选择问题的量子樽海鞘群算法。在函数优化问题上与粒子群算法、正余弦算法、蝴蝶优化算法和飞蛾火焰算法等智能优化算法进行仿真比较,结果表明,量子樽海鞘群算法能够在9个测试函数上更好的求解函数最优值问题;在数据特征选择问题上与标准樽海鞘群算法和其他改进樽海鞘群算法进行仿真性能比较,通过结合最近邻（KNN）分类器到改进樽海鞘群算法中,能够更好地选择高维数据集中的有效特征,在保证分类精度的情况下有效选择数据的特征数目。     

基于高维精度矩阵的置信区间的一致性理论

随着高维数据的不断发展,精度矩阵作为衡量变量间条件相依性的有效工具引起广泛关注.尽管已有大量文献研究精度矩阵,但如何发展一种低计算成本的方法构造高维精度矩阵的同时推断变得尤为迫切.基于nodewise Lasso估计量,利用bootstrap assisted策略构造同时置信区间.与现有方法相比,该方法在理论上不需要不...     

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.     

基于符号秩的高维均值检验

研究高维情形下一样本均值检验的问题。已有的一些高维均值检验方法假设样本具有椭球等高分布。为应用到更多的分布,提出基于符号秩的均值检验统计量。所提方法是稳健的且具有刻度变换不变性。建立了所提出检验统计量的渐近性质,数值模拟表明该方法可以很好地控制第一类错误,且功效更高。还将该方法应用到眼科数据中。     

关于隧道测量误差控制方案分析

实践表明,有必要对当前隧道施工及测量过程中使用的主要测量方法进行研究,尽可能使误差控制在一定范围内,从而确保隧道测量误差最小化、质量和精度最优化。本文在这一前提下,对隧道工程测量技术和误差进行分析,以期找到隧道测量误差控制的最优方案。     

紧致Calabi-Yau流形中D膜系统的超势和几何不变量

有效的D膜超势决定真空结构,是Ooguri-Vafa不变量的生成函数。它对物理和数学都具有重要意义。利用镜像对称性、GKZ系统和Type Ⅱ/F-理论对偶的方法,计算带有3个D膜的系统的超势;研究在紧致Calabi-Yau流形中,处于3个相中的D膜系统的超势和几何不变量。计算结果显示,这3个相区中得到的超势是不同的,这意味着增加的规范对称性和几何奇异性导致了相变。     

主成分分析(PCA)和聚类分析(CA)方法在SWB数据分析中的应用

在主观幸福感(SWB)的研究中,相关分析,回归或多元回归分析经常被用于数据的统计分析.考虑到SWB数据中通常包含着许多的变量,过于简单的分析处理方法将导致数据中信息的流失.本文将主成分分析(PCA)和聚类分析(CA)方法应用到SWB数据分析上,力求对SWB的原始数据有更加详细的了解和认识,并为今后类似问题的数据分析提供一个新的途经.     

最优供应链网络的建立及道路破坏模型

针对供应链网络的建立与道路破坏,综合分析各城市间里程数、各城市做配送中心的固定费用以及各城市的需求量数据。通过Floyd算法,选择最小费用下最优供应点,并利用Matlab软件,作出每一个供应点到需求点的连接图。然后对可破坏的道路进行分析,引入0-1变量,建立道路破坏模型。最后,运用线性规划方法,建立双目标规划模型,研究在破坏道路条数最少的原则下使平均总费用增加最大。     

高职学生自我妨碍与自尊的统计研究

本研究采用自我妨碍量表和自尊量表对西安三所高职院校的588名大学生进行测试,运用SPSS11.5对数据进行分析发现:高职大学生自我妨碍和自尊之间存在高度相关,而且二者都和人口学变量显著相关。基于此建议高职院校加强大学生的心理健康教育和心理疏导工作,提高大学生的自尊水平,同时减少他们自我妨碍行为的使用,使高职大学生能有一个健康快乐的大学生活。     

基于多维度特征和MLP的岩体点云植被滤波方法

岩体点云滤波是岩体三维重建的关键环节。针对岩体点云环境,提出一种基于多维度特征和多层神经网络的植被滤波方法。该方法首先计算点云中每一点的多维度特征作为特征输入;然后利用多层神经网络构建分类器实现对岩体点云数据的植被滤波过程。分析多维度特征的可用性,并通过不同的实验过程筛选最优网络模型参数。与其他分类器相比,本算法精度较高,能够更好地应用于岩体点云植被滤波领域。     

基于Group-Lasso方法的非均衡数据信用评分模型

目前商业银行面临的个人信用风险问题极其复杂,如何对个人信用风险进行管理非常重要.个人信用风险建模是其中很关键的一步.利用某商业银行信用卡数据,构建信用评分模型,预测客户的违约概率.通过采用ROSE (random over sampling examples)方法处理类别不均衡的问题,利用Group-Lasso(AUC...     

证书价值引导的汽车1+X工作推进与实施研究

为深化复合型技术技能人才培养模式改革,国家启动证书试点工作,密集推出系列文件作为政策主持。汽车1+X试行过程中出现院校考核项目选择困难,学生茫然的情况,基于数据统计分析,以电子电气模块为基础,样板推行对证、融证、考证三个环节,并以社会培训为契机树立证书市场价值,能够有效推进汽车1+X工作。     

用于车牌图像分析的最优阈值选取方法

取阈值是图像分析过程中非常重要的工作。阈值选取的准确与否直接影响后续图像分析的结果。利用最小错误概率的概念,利用直方图得到目标的概率参数,得到车牌图像分析中最优的阈值的选取方法。通过对200幅各种情况下从交通卡口获取的彩色图像进行车牌图像的二值化过程中测试,检测效果较好。     

基于聚类分析的集装箱码头堆场策略

为提高集装箱码头堆场的利用率,对集装箱码头出口箱堆存策略进行研究.该研究基于堆场大量的历史数据,采用数据库统计查询技术对堆场原始数据进行选择、处理、分析,得到初始数据集合;然后选取数据分析方法中的聚类分析方法并采用基于密度及密度可达的聚类算法,通过软件编写程序实现该算法.通过初始数据集在程序中的运算得到结果簇,然后对该结果簇进行分析,得到出口箱堆场堆存的基本规则.仿真验证该方法的有效性,表明该方法可为集装箱码头制定出口箱堆存策略提供帮助,从而提高集装箱码头的效益.     

优秀教练员选拔相关问题探讨——以江苏省排球教练员为案例

优秀教练员的培养是训练工作的重要组成部分,建立一支高水平、高素质的教练员队伍已经成为加强运动训练的一个重要环节.以江苏省排球教练员为案例分析表明:当前选拔教练员注重教练员的运动经历等显性能力,而创新性、品德、社交、感知性等隐性能力往往被忽视,隐性能力因素是鉴别优秀教练员的关键因素,教练员只有同时具备了以上的两种能力,才能在以后的训练工作中成为一名优秀的教练员.     

不确定传输速率下无线资源调度问题的鲁棒优化模型

在长期演进系统中,不确定传输速率的无线资源调度问题是指如何在每一时隙内为用户分配资源块,使得无论资源块传输速率如何变化都保证用户在时延等方面的体验。利用鲁棒优化方法求解,建立不确定无线资源调度问题的鲁棒优化模型,分别选取3种不确定集：盒子不确定集,椭球不确定集和已知部分分布信息不确定集,根据它们各自的特点建立合理等价的鲁棒对应模型。利用实例验证了鲁棒对应模型的有效性。     

对我国运动心理选材研究现状的综述

在对我国近10年心理选材方面的研究进行研究分析,发现和探讨其在研究内容与方法上的不足,便于今后心理选材科研工作的开展。     

图书管理信息系统的设计

图书馆数据信息处理工作量大,手工处理效率低下。通过建立图书管理信息系统,可使图书管理工作规范化、系统化、自动化,提高管理效率。本文在系统的需求、功能分析基础上提出了相应的设计。