基于区间数观察值的灰色白化权函数聚类模型重构

针对区间数观察值的白化权函数取值范围是一个区间数的思路,文章结合单一实数值不同测度白化权在不同区段内白化权取值的增减特性,给出一种基于区间数观察值的典型、上限、三角、下限测度白化权函数的新算法,并结合区间数可能度排序方法,提出了新的对于区间数观察值的灰色白化权函数聚类决策步骤。并验证了本文算法的有效性。

观察值驱动的广义INAR(1)过程的经验似然推断

整值时间序列分析作为时间序列分析的重要组成部分,被广泛地应用于社会生活的各个领域。文章提出了一类观察值驱动的广义INAR(l)过程,推导了该模型的概率统计性质,并利用经验似然的方法研究了该模型的参数估计问题,给出了模型参数的极大经验似然估计量及其渐近分布。通过一系列的仿真实验,验证了经验似然方法的有效性。最后利用所提出的模型拟合了一组犯罪数据。

用参考值范围评价组间观察值一致性——组内相关系数评价观察值一致性的局限性

评价重复观测或采用不同仪器、不同测定方法所获取的观测数据的一致性研究当前多用组内相关系数(ICC。若结论仅以及ICC>0.75及ICC假设检验有统计学意义，判断有其局限性，故建议实施ICC分析时，同时用参考值范围评价组间观察值一致性。本文对用参考值范围评价组间观察值一致性做了详细介绍。

方差未知的多总体均值检验的一种有效方法

本文对n 个相互独立、服从正态分布总体的均值统计假设H_0:μ_1=μ_2…=μ_n 的检验,进行了探讨。在方差σ_j^2(j=1,2,…,n)未知,且σ_1~2=σ_2~2=…=σ_n^2的条件下,利用正态分布及X^2分布的再生性,构造了T_n,T_n~′统计量,给假设H_0的检验提供了切实可行的有效方法。

基于双栏模型亳清河区域休闲农地存在价值评估

研究目的:评估亳清河区域休闲农地存在价值。研究方法:采用双边界两分式条件价值评估法的双栏模型,以零观察值产生原因区分受访者真实和抗议性经济行为;借助生存模型较精确地得到休闲农地存在价值。研究结果:(1)通过对比参与决策和支付决策的结果,文中所选8个属性变量在两阶段中的作用存在显著差异;(2)由生存模型得出研究区居民的平均支付意愿为134.95元/(人·年),总价值为2.70×10~7元/年。研究结论:通过双栏模型和生存模型能够较精确地得到影响居民支付意愿的主要因素以及休闲农地的存在价值,为政府针对性的提高农户保护休闲农地的积极性供科学依据。

非活跃市场环境下公允价值计量不确定性的成因与对策

非活跃市场环境下公允价值如何确定,一直是理论界和实务界十分关注的难题。解决这一问题不仅有利于完善公允价值计量理论与方法体系、提高会计信息的决策有用性,而且有助于实现我国会计准则与国际会计准则的全面趋同。本文分析了非活跃市场环境下公允价值计量不确定性的成因,并提出了解决这一问题的几点建议。

浅论预测值准确程度的评价方法

(一) 使用任何预测方法都存在一定预测误差,准确测度这个误差是评价预测值准确程度的重要内容。预测误差是用观察值与预测值之差表示的,即: e_i=x_i-(i表示第i期) 为了测量预测值准确程度,通常使用均方差法,即把每项误差值平方,然后再计算其平均值。其公式为:

极大值Ⅰ型母体的分布假设检验

一、直方图 应用上述数据作出频率分布表:把[-0.1,0.15]等分成九个左开右闭区间,计算子样观察值落入区间的个数,即频数,将每个区间的频数除以12得这个区间的频率。为使曲线与x轴围成面积为1,再将区间的频率除以区间长,计算结果如下表1。

体育锻炼对心血管、呼吸系统机能影响的观察

体育锻炼能增强机体对外界环境的适应能力,增强心脏的收缩力,改善血液循环,增加肺活量。我们曾对32名体育运动爱好者进行了这方面的观察、研究。其中男性13人,女性3人,青少年16名(男女各8名);年龄最小的为11周岁,最大的为36岁;职业分别是教员、工人、学生。观察结果,分析如下。

纳入雷诺数修正的GA-Elman算法对EGTM的研究

为进一步减小排气温度裕度计算误差,对发动机起飞排气温度裕度基线观察值和雷诺数影响系数进行了多元非线性拟合,提出了利用雷诺数影响系数修正排气温度(Exhaust Gas Temperature,EGT)基线观察值的方法,将雷诺数影响系数加入神经网络的输入层,利用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化Elman网络模型,建立排气温度裕度(Exhaust Gas Temperature Margin,EGTM)的预测模型。通过结合飞行数据计算,对比多元非线性拟合以及Elman网络模型和基于Elman网络优化的GA-Elman模型的计算误差效果,得出实验结果:GA-Elman对EGTM计算精度更高,鲁棒性更强。

辽南地区人群9个STR基因座的多态性分析

本文作者用商品化并被广泛应用的AmpFeSTRTM Profiler PluSTM试剂盒,对D3S1358、vWA、D8S1179、FGA、D21S11、D18S51、D5S818、D13S317、D7S820等9个基因座进行复合扩增,并对辽南地区汉族人群进行了基因频率调查,现将结果报道如下.

基于改进HMM的文本信息抽取模型

提出一种基于改进隐马尔可夫模型(HMM)的文本信息抽取模型。给出一个新假设,使用绝对平滑算法对模型参数进行平滑,利用Viterbi算法对观察值序列进行正序和逆序解码,基于N-Gram模型对2次解码结果进行对比消歧,得到较准确的状态序列。实验结果表明,该信息抽取模型能提高信息抽取的准确率。

60份家蚕品种资源主要数量性状的遗传多样性分析

研究家蚕品种资源数量性状的遗传多样性,有利于家蚕新品种选育过程的优良亲本选配及性状改良。以60份家蚕品种资源的11项数量性状调查数据为原始数据,将各项性状的成绩分成10个等级,并分析各性状的分布频率,发现仅有全茧量在10个等级上均有分布,而茧层量、一日孵化率、解舒率和单蛾产卵数量等4个性状在9个等级上有分布,其余6个性状仅在8个等级上有分布。而且这些性状绝大部分的分布频率主要集中在第6~7等级上,呈现出近似的正态分布。变异系数分析显示,在所有性状中幼虫生命率的变异系数最小,其次是良卵率、一日孵化率和全龄经过,死笼率的变异系数最大。Shannon-Weaver多样性指数分析显示,全龄经过的多样性指数最小,而良卵率、死笼率、幼虫生命率及对BmCPV抵抗性的多样性指数次之,一日孵化率、茧层量及全茧量的多样性指数较高,解舒率、单蛾产卵数量及茧层率的多样性指数最高,说明家蚕的这6个数量性状在供试60份品种资源所组成的群体中蕴藏着丰富的遗传多样性信息。使用R语言程序,用Manhattan算法计算各品种间的遗传距离,将60份家蚕品种资源分成4大类群,基本与家蚕品种的地理系统分类相一致,印证了用数量性状研究家蚕种质资源亲缘关系具有一定的可靠性。

含有Ⅱ型区间删失数据的回归模型参数估计

目的比较四种方法估计含有Ⅱ型区间删失数据的回归模型参数最大似然估计值,探讨在不同样本量情况下四种方法估计结果的准确性和稳定性。方法对含有Ⅱ型区间删失的生存数据分别拟合Weibull参数回归模型和Cox-PH半参数回归模型,并结合EMICM算法得到模型参数的最大似然估计值;应用组均值插补法将区间删失数据填补为右删失数据,进一步用传统的Cox回归以及建立伪观察值的方法估计生存函数,模拟样本量分别为50、200、500例。结果Weibull回归模型的参数最大似然估计值分别为β_1=0.496,β_2=-0.366;β_1=0.680,β_2=-0.586;β_1=0.620,β_2=-0.504。Cox-PH半参数回归模型的参数最大似然估计值为β_1=0.652,β_2=-0.469;β_1=0.683,β_2=-0.538;β_1=0.629,β_2=-0.511。填补为右删失数据后传统Cox回归方法得到的参数最大似然估计值分别为β_1=0.203,β_2=-0.227;β_1=0.641,β_2=-0.514;β_1=0.545,β_2=-0.446。用Pseudo-observations得到的参数最大似然估计值分别为β_1=0.217,β_2=-0.275;β_1=0.796,β_2=-0.601;β_1=0.561,β_2=-0.468。结论在不同样本量情况下,拟合Weibull参数回归模型,Cox-PH半参数回归模型结合EMICM算法估计的参数最大似然估计更准确更稳定。

非参数回归函数估计的一个结果

这里g是[0,1]上的未知函数,ε_i是具有零均值的i.i.d随机变量,且假定0≤x_1≤…≤x_n≤1,我们要估计g(x),Priestley and Chao提出了一种加权核估计法。

烟草赤星病损失估计模型的建立方法

植物病害损失估计主要是对病害所造成的产量和产值损失的估计,包括3个过程:①建立损失程度与病害发生程度之间的关系模型或方程;②用此方程对各级病情的损失程度进行估计,算出群体损失指数;③建立用于大田群体损失估计的公式,算出实际损失的估计值。鉴于国内对烟草侵染性病害损失估计尚缺乏研究,我们以赤星病为例说明包括在这3个过程中的方法。

贝叶斯网络中信息的传递方法

在简要介绍贝叶斯网络的连接树算法以后以及无证据下的信息的传递方法以后,重点对贝叶斯网络在证据进入的情况下的信息传递进行了重点的介绍,尤其是处理动态信息的情况。

两种非参数统计方法的应用

不涉及总体参数或不依赖于对总体分布的严格假定的推断方法称为非参数方法,与这类做法有关的统计理论和研究方法称为非参数统计学。非参数统计常用于以下4种情形。第1种情形是待分析资料不满足参数检验所要求的假定,因而无法应用参数检验。第2种情形是资料仅由一些等级构成,因而不能应用参数检验。第3种情形是所提的问题中并不包含总体参数,这时也适宜采用非参数方法。

引入证据后的贝叶斯网络信息传递方法

连接树算法是贝叶斯网络的一种应用广泛并有效的精确推理算法。在贝叶斯推理中,为了保持各个节点的一致性,势必会有信息的传递。简要介绍贝叶斯网络的连接树算法以及无证据下的信息的传递方法,对贝叶斯网络在证据进入的情况下的信息传递进行了重点的介绍,尤其是处理动态证据时的情况。