半参数非线性再生散度混合效应模型的参数估计和影响分析

本文把随机效应看作缺失数据并利用P-样条拟合非参数部分,应用MCNR算法得到了半参数非线性再生散度混合效应模型的未知参数的估计,同时利用Q函数得到了模型的广义Cook距离。此外,本文还研究了三种不同扰动情形的局部影响分析,得到了相应的影响矩阵。最后,通过模拟和实例验证了本文所提出的估计方法的有效性。

半变系数再生散度混合效应模型的影响分析

本文把随机效应看作缺失数据并利用P-样条拟合非参数部分,应用Monte Carlo EM 加速算法得到半变系数再生散度混合效应模型的未知参数的估计,同时利用Q函数,得到了模型的广义Cook距离。此外,本文还研究了三种不同扰动情形的局部影响分析,得到了相应的影响矩阵。最后,通过一个实际例子验证了所提出的诊断统计量的有效性。

基于混合效应模型的相容性削度-材积方程研究

为构建一个能够准确估计树干从地面到任意部位高度的直径和材积的相容性削度-材积方程,以吉林省汪清林业局金沟岭林场的冷杉解析木数据为例,选择基于材积比方程和基于积分方法这2种方法来构建相容性削度-材积方程系统。在模拟时,采用3种参数估计方法来估计2个系统中的削度方程、全树干材积和商品材材积方程的参数,并考虑样木间的随机效应。选择均方根误差和平均绝对残差等指标,对精度进行比较。最后发展出一个能够准确预测树干任意高度的直径、全树干材积和商品材材积的相容性削度-材积方程系统。结果表明,在2个相容性削度-材积系统中,采用削度方程参数估计方法提供了商品材材积和全树干材积的最差预测,似乎不相关参数方法在材积比方程方法构建的相容性削度-材积方程系统中的精度最高,商品材材积参数方法在积分方法构建的相容性削度-材积方程系统中的精度最高。2个相容性削度-材积系统中无论采用商品材材积参数估计方法还是削度方程参数估计方法,在考虑单木的随机效应后,模型的模拟和验证效果都得到很大的提高。基于积分方法的相容性削度-材积方程系统的模拟和验证精度要高于基于材积比方程方法的相容性削度-材积方程系统的模拟和验证精度。总体来说,相容性削度-材积方程系统可以保证削度方程、商品材材积方程和全树干材积方程在形式和算法上相容。

基于KL散度工况识别的混合动力汽车队列的分层控制

针对混合动力汽车队列行驶过程中工况的适应性问题,提出了一种基于KL(Kullback-Leibler)散度工况识别的分层控制方法。上层控制器利用车—车通信技术,获取队列中前车状态信息,采用模型预测控制(MPC)算法,实现队列纵向控制,并计算出最优跟车车速;下层控制器基于典型工况,离线求解需求功率的转移概率矩阵,并通过Q-Learning算法训练最优Q表嵌入整车模型中;在行驶中以固定时间长度在线更新转移概率矩阵,采用KL散度进行工况识别,根据识别的工况类型,结合当前时刻车速、需求功率和电池荷电状态(SOC),通过在线查表实现转矩分配。结果表明:与未考虑工况识别策略相比,本策略的油耗降低了8.6%;与作为基准的动态规划(DP)相比,增加了4.8%;在与DP油耗基本保持相同的前提下,该策略离线仿真时间缩短21%,不仅能够在线应用,还能实时适应工况变化。

非线性再生散度随机效应模型的极大似然估计及随机逼近算法

非线性再生散度随机效应模型包括了非线性随机效应模型和指数族非线性随机效应模型等．通过视模型中的随机效应为假想的缺失数据和应用Metropolis-Hastings(简称MH) 算法,提出了模型参数极大似然估计的随机逼近算法．模拟研究和实例分析表明了该算法的可行性．

带不可忽略缺失数据的再生散度随机效应模型的Bayes估计

在响应变量带有不可忽略缺失数据的前提下得到非线性再生散度随机效应模型的Bayes方法.缺失数据机制由Logistic回归模型定义,根据Gibbs抽样技术和MH算法得到模型参数、随机效应因子以及缺失数据机制中回归系数的联合Bayes估计,并进行了实例分析.

非线性再生散度随机效应模型参数置信域的曲率表示

该文基于Laplace逼近建立了非线性再生散度随机效应模型在Euclid空间中的几何结构,并在此基础上研究了此模型参数和子集参数的置信域,进一步推广和发展了Hamilton,Watts和Bates关于正态非线性回归模型,Wei关于嵌入模型和指数族非线性模型,Zhu,Tang和Wei关于半参数非线性模型,唐年胜、韦博成和王学仁关于非线性再生散度模型,Tang和Wang关于拟似然非线性模型等的结果．

非线性再生散度随机效应模型的渐近性质

对非线性再生散度随机效应模型,该文给出了类似于Barndroff-Nielson,Cox(1989)和Severin,Wong(1992)的正则条件,基于这些正则条件和Laplace近似,证明了该模型参数极大似然估计的存在性、强相合性和渐近正态性．

混合再生散度模型的参数估计

随着社会信息化的发展数据的种类越来越多样化,在实际的数据分析中相对于同质总体,异质总体更具有普遍性,所以混合回归模型是最重要的统计数据分析工具之一。再生散度模型是一种比指数族分布更加广泛的分布,适用性更强。基于此,提出混合再生散度模型,对方位参数进行建模,并通过EM算法研究该模型参数的极大似然估计。同时,通过随机模拟和实例研究说明该模型和方法是有效和有用的。

非线性再生散度随机效应模型似然函数的Laplace逼近

首先提出用Lap lace逼近方法对非线性再生散度随机效应模型的边缘对数似然函数进行近似,然后基于近似的边缘对数似然函数利用F isher'sscoring迭代算法得到了模型参数的极大似然估计.模拟研究和实例分析表明了该算法的可行性.

线性再生散度模型的极大L_(q)-似然估计的渐近性质

线性再生散度模型是线性回归模型、广义线性模型和指数线性模型的自然推广,极大L_(q)-似然估计是基于非广义熵的新参数估计方法,是极大似然估计的推广。用极大L_(q)-似然估计研究线性再生散度模型,在一定的条件下,给出了线性再生散度模型的极大L_(q)-似然估计的弱相合性和渐近正态性。最后通过模拟算例表明:随着n的增大参数估计值越接近真值;当q→1时,ML_(q)E的参数估计值接近于MLE的参数估计值。

非线性再生散度模型的几何结构及其渐近推断

本文基于唐年胜等（1999）对非线性再生散度模型在欧氏空间建立的微分几何结构导出了与估计有关的随机展开以及与统计曲率有关的若干渐近推断，推广了韦博成等人关于非线性回归模型和指数族非线性模型的相应结果。

非线性再生散度模型参数置信域的曲率表示

本文对非线性再生散度模型在Ｅｕｃｌｉｄ空间建立了几何结构．在此基础上，研究了该模型参数和子集参数的三种近似置信域。

非线性再生散度模型的渐近性质

对非线性再生散度模型，给出了类似于Ｆａｈｒｍｅｉｒ＆Ｋａｕｆｍａｎｎ（１９８５）和Ｗｅｉ（１９９８）的正则条件．基于这些正则条件，证明了最大似然估计的存在性、强相合性和渐近正态性，推广了已有文献的工作．

非线性混合效应模型估算环孢素在人体相对生物利用度和药动学参数

目的:用非线性混合效应模型(NONMEM)估算环孢素2种制剂在人体的相对生物利用度和药动学参数。方法: 20名男性志愿者随机、交叉单次口服环孢素微乳剂和普通乳剂500mg。HPLC法测定血药浓度。经典药动学方法和NONMEM法估算相对生物利用度和药动学参数。结果:用NONMEM法估算环孢素微乳剂生物利用度是普通乳剂的(209±s60) %;普通乳剂和微乳剂的V/F分别是(0. 30±0. 10), (0. 14±0. 06)L;Ka分别是0. 40±0. 11, 0. 9±0. 5;Ke分别是0. 16±0. 18, 0. 32±0. 13;K12分别是0. 23±0. 17, 0. 20±0. 17;K21分别是0. 021±0. 021, 0. 17±0. 08, 与传统方法相比基本一致。结论:NONMEM法为药物生物利用度评价和药动学参数计算提供一种简捷和快速的数据分析途径。

非线性再生散度模型的Bayes估计

非线性再生散度模型是指数族非线性模型、广义线性模型和正态非线性回归模型的推广和发展,唐年胜等人研究了该模型参数的极大似然估计及其统计诊断。本文基于Gibbs抽样和MH抽样算法讨论非线性再生散度模型参数的Bayes估计。模拟研究和实例分析被用来说明该方法的有效性。

股权混合度、高管团队特征与公司绩效——基于全效应调节模型的实证研究

混合所有制企业异质性股东对高管团队构成的改变是否最终影响公司绩效?基于Edwards和Lambert的全效应调节模型,本文以2014-2016年沪深两市A股混合所有制公司为研究样本,探讨股权混合度、高管团队特征与公司绩效三者之间的综合关系。研究发现:股权混合度与公司绩效呈显著的"U"型关系,说明较低程度的股权混合并不能达到混合所有制改革的目的,只有当股权混合度达到60.19%这一临界值时才会有利于公司绩效的提升;进一步研究发现,高管团队特征对股权混合度与公司绩效的"U"型关系具有完全中介作用,而股权混合度在高管团队特征与公司绩效关系中起到的调节作用不具有稳健性。研究结论为混合所有制改革提供了有针对性的实践思路。

Tweedie类分布下广义线性联合均值与散度混合专家回归模型

Tweedie类分布在财产保险中常常用来对索赔额进行量化,而混合专家回归模型在统计和机器学习方面被广泛地研究,并用来对异质总体数据进行分类、聚类及回归分析.本文基于Tweedie类分布提出广义线性联合均值与散度混合专家回归模型,从而为非寿险费率厘定精算技术的发展提供参考思路.接着,利用EM算法给出该模型的极大似然估计,进而通过随机模拟实验验证了所提出方法的有效性.最后,本文结合空气质量指标(AQI)数据验证了该模型和方法具有实用性和可行性.

非线性再生散度模型基于统计曲率的诊断统计量

对非线性散度模型在 Euclid空间建立几何结构 .在此基础上 ,研究了均值漂移模型的曲率度量 .从而导出相应 Cook距离 ,似然距离等诊断统计量的二阶近似公式 .