对数收益率的偏斜Logistic分布与VaR估计

本文通过直方图和Q-Q图的直观方法展示了上证指数和深证指数的对数收益率具有尖峰厚尾和偏斜的分布特征,利用Shapiro-Wilk正态性检验和Kolmogorov-Smirnov检验等方法检验了对数收益率的分布与正态分布有显著性差异,并以较大的概率水平接受了对数收益率服从偏斜Logistic分布,同时给出了基于偏斜Logistic分布的VaR风险量的估计,结果显示上证指数的风险小于深证指数的风险。

工作量感知软件缺陷预测中偏斜分布的影响及测试评估方法

针对工作量感知软件缺陷预测中传统模型测试评估方法存在偏差这一问题,采用偏斜分布的偏度作为数值特征,研究了3种主要测试评估方法的测试集在工作量偏度的偏差和与其对应的估计误差,并基于偏度偏差较小的采样余量方法,提出一种改进方法——后采样方法,所提后采样方法能够保持测试集的类标签比例以避免生成无效测试集。研究结果表明:最常用的十折交叉验证方法偏度偏差最大,其估计误差也最大;与十折交叉验证相比,改进方法性能估计误差减少约4.9%~26.9%;与采样余量方法相比,改进方法不会产生无效测试集,并证明了减小测试集偏度偏差以减少估计误差的有效性。所提后采样方法为工作量感知软件缺陷预测提供了一种更可靠的测试评估方法,能够更准确地评估模型性能。

基于两参数偏斜正Logistic失效分布的可靠性统计分析

提出了一种新的寿命分布——两参数偏斜正Logistic失效分布,研究了其概率密度函数、失效率函数的图像特征;给出了k阶矩的表达式和参数的极大似然估计,运用bootstrap方法得到了参数的区间估计;通过模拟算例说明本方法的可行性。

非对称偏斜噪声条件下一种鲁棒概率系统辨识算法研究

在现有的系统辨识算法中,常用的高斯、学生氏t(Student's t,St)、拉普拉斯等噪声分布均呈现出对称的统计特性,难以描述非对称性、有偏的输出噪声,使得在非对称偏斜噪声条件下算法的性能下降.基于此,研究一类广义双曲倾斜学生氏t(Generalized hyperbolic skew student's t,GHSkewt)分布,并在非对称偏斜噪声条件下,提出一种线性系统鲁棒辨识算法.首先,对GHSkewt分布的重尾特性和偏斜特性进行详细阐述,数学上证明了标准学生氏t分布可看作是GHSkewt分布的一个特例;其次,引入隐含变量将GHSkewt分布进行数学分解,以方便算法的推导和实现;最后,在期望最大化(Expectation-maximization,EM)算法下,重构具有隐含变量系统的代价函数,通过迭代优化的方式,不断从被污染数据集中学习过程的动态特性和噪声分布,实现噪声参数和模型参数的联合估计.

一款0.16 mm^(2)基于180 nm CMOS采用全局去偏斜的半速率8×2.5 Gb/s时钟转发架构接收机

在时钟转发架构的高速有线通信接收机中,需要去偏斜电路实现时钟与数据之间的最佳采样关系,并保证多路数据的同步。本文提出了一种全局去偏斜方案,仅采用一路数据与时钟进行对齐,并通过时钟延时匹配与分布技术实现多路数据同步,减小了各通道独立去偏斜方案带来的功耗与面积开销。所提出的接收机由8路数据通道、1路半速率转发时钟通道与基于延迟锁定环路的全局去偏斜电路构成。基于180 nm CMOS工艺,在2.5 Gb/s数据率下,可去除输入时钟与数据任意偏斜,得到位于数据中心的采样相位,同时具有时钟占空比校准能力。在1.8 V电源电压下,所提出的接收机总功耗为187 mW,总面积为0.16 mm^(2),对比各通道独立去偏斜方案,功耗和面积开销分别节约了45.2%与62.8%。

基于有偏Logistic分布的回归建模及其Score检验

有偏Logistic回归模型是以非对称函数来连接,引进了偏态参数,这比标准Logistic回归模型能够更好地适用于实际数据。文章在总结和探讨有偏Logistic分布函数和密度函数性质的基础上,重点研究了基于该分布的回归建模问题,利用牛顿迭代法得到了参数估计算法。为检验解释变量的重要性,基于Score检验方法研究了相关的假设检验问题,并通过模拟研究其检验功效问题。利用AIC和BIC信息准则对四种回归模型进行拟合优度分析。

基于广义偏斜正态分布的分配曲线数学模型

为提高分配曲线数学模型的适应性,并进一步明确分配曲线数学模型中的参数意义,以含偏斜系数的3参数广义正态分布函数为基础,新增一个峰度系数,构建了一个直接由分选密度、可能偏差、偏斜系数和峰度系数作参数的4参数分配曲线数学模型。经过对重介旋流器、跳汰机、螺旋分选机等16组分配曲线数据的检验,模型均有良好的拟合精度。偏斜系数和峰度系数对分配曲线的对称性及其两端的形态具有良好的指示作用:偏度系数为正值,曲线发生左偏,低密度物损失加大;偏度系数为负值,曲线发生右偏,高密度物污染加大;峰度系数主要影响分配曲线两端的形态,峰度系数大,两端的分选精度高。同时提出了一个5参数的数学模型,可进一步提高拟合精度。

同步数字系统时钟分布及偏斜补偿技术研究

本文从时钟系统的两个主要参数——时钟偏斜和抖动对系统性能的影响入手,对现有的高性能VLSI同步数字系统中的时钟分布网络和偏斜补偿技术进行了研究和分类,并从体系结构、偏斜补偿的精度、抖动、功耗以及实现的难易度等方面对各种补偿技术进行了比较和分析。

基于分布偏斜训练集的特征选择方法研究

针对传统特征选择方法在处理分布偏斜问题时存在的局限性,结合分布偏斜训练集自身的特点,探讨并提出基于改进的LDA模型的特征选择方法。新方法根据类别信息强度及类偏斜程度对特征项分配不同的权重来调整数据分布的不均衡性,并根据类交叠程度降低相似主题的权重,最后利用改进的LDA模型训练分类器。与传统特征选择方法相比,改进后的LDA模型方法在不同偏斜程度训练集上整体分类性能有1.1%至4.7%的提高。新方法可有效提高分布偏斜训练集的分类性能。

基于偏斜正态分布的零膨胀负二项层次回归模型的贝叶斯分析

零膨胀负二项(ZINB)层次回归模型是分析散度偏大集群计数数据的有力工具,该模型的基本假设是随机效应和随机误差均服从正态分布。然而,在许多实际应用中,上述假设缺乏稳健性,且相关研究表明,个体内的随机误差以及随机效应将共同导致数据的非正态性特征。基于上述原因,文章将重点考虑基于偏斜正态分布的ZINB层次回归模型的贝叶斯分析问题,与经典的基于似然的方法相比,贝叶斯分析方法具有建模灵活,计算相对简便的优势,特别适合于层次结构较为复杂的模型。

基于极大值截尾和偏斜分类的Alpha-stable分布参数估计新方法

在分析Alpha-stable分布概率密度函数特性的基础上,充分利用Alpha-stable分布拖尾的渐进Pareto特性和不对称性,本文提出了一种新的Alpha-stable分布极大值估计方法。仿真和分析表明该方法提高了参数估计的准确性和稳定性。

关于斜Laplace分布与Levy偏稳定分布的性质

目前有关重尾或偏态数据的统计分析和理论模型相对较少,基于传统的Laplace分布,提出一种处理偏态和重尾数据的新模型——斜Laplace分布,以研究其参数估计方法。利用数理统计知识推导出该分布与一些常见分布(如正态分布、指数分布)间的统计关系,并给出一种可通过设置不同参数值得到不同分布的Levy偏稳定分布及其稳定性。

基于粒子群优化的偏斜α稳定分布参数估计

基于粒子群优化算法,结合偏斜α稳定分布的分数低阶矩性质,提出了一种新的α稳定分布参数估计方法.针对已有方法无法实现多个参数同时估计的不足,结合α稳定分布分数低阶矩的特点,首先判断出对称参数的符号以及分数低阶矩阶数的取值范围,进而确定目标函数.仿真试验结果表明:所提方法可以同时给出3个参数的估值,验证了该方法的有效性,同时与Kuru-FLOM相比在精度上有所提高或相当.

偏斜对圆锥滚子轴承负荷分布的影响

通过计算承受联合载荷的圆锥滚子轴承负荷分布，分析了在不同偏斜状况下圆锥滚子及滚道受力的变化趋势，总结出偏斜对圆锥滚子轴承受力的影响。

偏斜正态分布下的ZIP层次回归模型的贝叶斯方法

零膨胀泊松回归模型（ZIP）是研究零过多的计数数据的有力工具。经典的分析理论总是对随机效应和随机误差作正态分布的假设,但是在实际问题中,正态假设可能会导致无效的统计结论。为此,文章考虑了随机误差和随机效应服从偏斜正态分布的ZIP层次回归模型的贝叶斯分析问题,最后用一个实例说明该方法的有效性。

污秽与串偏斜对劣化绝缘子空间电场的影响研究

针对输电线路绝缘子串中容易产生劣化绝缘子,从而导致闪络、爆裂和串掉落事故的问题,建立三维的劣化绝缘子串空间电场仿真计算模型,研究污秽与串偏斜对劣化绝缘子空间电场的影响。结果表明:无污秽与偏斜情况下,在瓷、复合绝缘子串中劣化绝缘子附近的空间电场值均发生了明显的畸变;但是在污秽条件下,依托电场进行劣化绝缘子检测存在一定问题,表现为Ⅱ级污秽状态下虽可开展劣化检测,但Ⅳ级污秽对劣化检测影响较大;此外,在上下表面不均匀污秽状态下依然不适宜开展劣化绝缘子的检测;最后,串偏斜情况下,检测路径对绝缘子串劣化曲线分布的影响较为明显,是应用无人机进行基于空间电场的劣化绝缘子检测必须考虑的因素。

证券市场对数收益率的广义偏斜t分布

本文的主要问题是研究证券市场中对数收益率的分布特征。对上证指数、深证成指、工业指数、地产指数、消费服务和食品饮料等6个指数一个年度的交易日的收盘数据,利用统计检验方法进行实证分析,分析结果表明:证券指数的对数收益率不服从正态分布,具有尖峰、厚尾、偏斜等特征,它们均以较大的概率被接受为服从广义偏斜t分布,所以广义偏斜t分布是研究证券市场对数收益率的合理分布。

考虑滚柱偏斜的行星滚柱丝杠载荷分布计算方法

滚柱在实际工作状态下不可避免的偏斜,会引起螺纹严重承载不均,是导致螺纹发生严重压溃失效的主要原因之一。针对现有静力学模型均基于螺母、丝杠和滚柱轴线相互平行假设的不足,提出了一种考虑滚柱偏斜及螺纹牙脱啮现象的行星滚柱丝杠载荷分布计算方法。建立了包含滚柱相对螺母与丝杠偏斜的静力学模型,推导了计入各对螺纹牙啮合状态变化的刚度矩阵和平衡方程,给出多载荷步求解流程。通过与有限元模型在无误差及包含滚柱偏斜时的载荷分布计算结果对比,验证其正确性。分析了滚柱偏斜对行星滚柱丝杠螺纹牙啮合状态和载荷分布的影响规律。结果表明,滚柱偏斜角ϕq和ψq均会对螺纹牙间的载荷分布产生显著影响。合适的偏斜角ϕq能够改善螺纹牙之间的载荷分布。偏斜角ψq的增加会引起螺纹牙所受最大接触力的急剧增加。当|ψq|>1.0′时,螺纹牙会出现明显脱啮现象,且最大螺纹牙受力约为理想状态的3倍。

红富士苹果果形偏斜的机理研究

通过多项试验，系统研究了红富士苹果果形偏斜的原因。结果证实：红富士苹果果形偏斜并非坐果序位不同和果实内种子发育状况所致。红富士苹果在５月中旬（花后４周）至８月中旬期间，果实不能自然下垂时，近地侧果肉中ＩＡＡ和ＧＡ３含量明显高于背地侧果肉，进而导致果实中营养及水分的分配不均，使果实非对称膨大而形成偏斜果。通过涂抹生长调节剂试验，验证了红富士苹果果形偏斜受控于果实内源激素分布的观点。

基于偏斜t混合模型的流式数据自动聚类方法研究

流式数据分析的主要过程是以设门的方式对样本数据中的细胞群进行类群划分.由于传统人工设门方式的缺点,提出了一种基于偏斜t混合模型的流式数据自动聚类方法.该方法采用有限混合模型形式,以偏斜t布为模型密度函数,并通过期望最大化方法估计模型参数.通过对两组不同类型实验数据进行分析,结果表明:相比于非基于模型的聚类方法,基于混合模型的聚类方法对于流式数据的分析具有更好的鲁棒性,能够降低数据中离群值对结果分析的影响;相比于高斯混合模型、偏斜正态混合模型、t混合模型,基于偏斜t分布的混合模型具有更好的灵活性,不仅能够拟合流式数据中椭圆对称分布的数据,而且对于高度非对称分布数据的分析也具有很好的效果.