砂基液化的因素筛选及预测模型

为降低数据维数,简化数据运算,我们采用因子分析和判别分析相结合的方法,运用方差累计贡献率在85%以上的前k个主成分代替原始砂基液化的有关因素,对砂基液化因素进行分析,这种方法并没有缩减样本量,只是对原始数据进行了浓缩和综合,通过对得到的因子得分数据进行判别分析,可得到一组判别结果。另外,利用因子分析的提取方法得到变量的共同度,变量共同度高的表示变量中的大部分信息均能够被因子所提取,选出变量共同度较高的对应的变量,利用这些变量再次进行判别分析,对两次判别分析得到的结果与原结果进行汇总对比,分析误判率。结果表明,这两种方法的结合在一定程度上用于筛选砂基液化的主要因素以及预测砂基液化可行性强,效果较好。

一种新的系统寿命分布—混合指数泊松分布

寿命分布问题是统计学中一类重要问题,寿命分布的参数模型具有理论成熟、计算简单、在实践中操作性强等优点。因此,我们定义了在元件寿命服从双参数混合指数分布、元件个数服从泊松分布的情况下的一种新的系统寿命分布——混合指数泊松分布,作为统计模型,研究了该分布的各种性质,且给出了在定数和定时截尾数据下参数的极大似然估计。

股票预报的因子分析模型探究

本文选取了16个主要财务指标来研究23家上市企业的财政状况,对其发行的股票进行评价与预报。由于各个财务指标之间存在一定的相关性,容易造成信息的重复,因此我们采用因子分析方法提取合适的公共因子,以便对企业的财政状况进行解释。结果表明,因子分析方法可以将股票预报问题简单化,能够对企业的股票和财政状况有一个清晰的认识,进而使企业的股票和财政状况的分析更加便捷。

计算机实验的正交空间填充设计

探讨了一类正交的空间填充设计,它们是在正交约束下优化某种空间填充性准则的优化问题的解.文章提出了一个分组坐标下降算法来求解该优化问题.数值模拟表明这个算法能够有效地找到具有很好空间填充性质的正交设计.另外,正交的最大最小距离设计在计算机实验预测方面的表现与常用的设计是可比的.

多项分布与Dirichlet分布概率的相互表示

讨论了四种多项分布尾概率与四种Dirichlet分布尾概率的相互表示,并将结果应用于Majorization理论,得到了多项分布和Dirichlet分布对应的一些性质.同时,结果可应用于多项分布最大、最小参数的贝叶斯推断,在佛罗里达州沃尔顿县白人和黑人的职业状态调查结果中,求出最大、最小参数的后验分布函数以及95%贝叶斯区间估计,模拟结果表明提供的方法具有较好的表现.