复合LINEX对称损失下广义Pareto分布形状参数θ的Bayes估计

广义Pareto分布已被应用在社会学、保险精算学等众多领域,有着非常重要的实际应用价值.该文主要研究了复合LINEX对称损失函数下尺度参数已知,先验分布为伽马分布时,广义Pareto分布形状参数的Bayes估计和E-Bayes估计,给出了二者的精确表达式.最后对参数的Bayes估计和E-Bayes估计进行了数值模拟检验,检验结果说明了估计的合理性.

复合LINEX对称损失下逆高斯分布参数倒数Bayes估计

该文主要讨论了当参数θ的先验分布为Γ分布时,在复合LINEX对称损失函数下,逆高斯分布形状参数θ的Bayes估计、E-Bayes估计和多层Bayes估计问题,得到了相应的估计公式,并证明了参数θ的Bayes估计是可容许的.

基于纵向生存数据联合模型的肝硬化数据应用研究

纵向生存数据基本的联合模型都包含一个纵向结果和一个生存结果,该文基于混合效应模型和Cox比例风险模型构建纵向生存数据的标准联合模型和广义联合模型,并利用原发性胆汁性肝硬化(PBC)数据进行建模对比分析,结果表明联合建模结果优于单独生存建模或纵向建模结果,广义联合模型优于标准联合模型.

基于等距特征映射算法在人脸识别问题中的数学建模

该文梳理了人脸识别技术的相关研究文献,并以FG-NET人脸数据库为样本库,对随机选取的实验分析对象进行预处理后,建立合理的数学模型.通过等距特征映射(ISOMAP)算法进行非线性降维,将高维空间的数据信息映射到低维空间,再通过特征提取的方法来判别图像的相似度.该算法以多维尺度变换(MDS)为基础,将欧氏距离替换为数据点间的测地线距离,使数据信息在降维后损失最小,实现高维空间的数据信息在低维空间的有效表达,在较大减小计算量的基础上,提高图像识别率.同时,运用MATLAB软件进行编程验证,结果表明,同一个人在不同年龄段的人脸识别率达到了88.89%,不同人在不同年龄段的人脸识别率达到了91.67%.