鉴别性最大后验概率线性回归说话人自适应研究

为增强自适应后的声学模型的鉴别能力,提出了一种基于最大互信息(MMI)的鉴别性最大后验概率线性回归(MMI-DMAPLR)说话人自适应方法.将最大互信息准则和最大后验概率(MAP)准则相结合,设计了一个新的目标函数来估计基于线性变换的自适应方法中的变换参数,在最大后验概率估计中加入了鉴别性.大词汇量连续语音识别的实验结果表明,新方法在增强声学模型与测试数据的匹配性的同时,可以有效提高声学模型的鉴别能力,在少量自适应数据的情况下,其性能比最大后验概率线性回归(MAPLR)相对提高4.8%.

探秘高考概率统计中的"经验回归方程拟合与模型预测"

近几年,线性回归问题已成为高考全国卷概率统计中的一个热门考题,下面通过四个典型例题来梳理考点知识内容,并分析解题要点,以备战新高考。

动力荷载下结构非线性概率模型参数估计及失效概率预测

文章提出基于贝叶斯推理的结构非线性概率模型参数估计方法,结合非线性参数的后验概率分布估计结果,实现结构在动力荷载作用下的失效概率预测。利用结构实测加速度响应作为输入,构建贝叶斯推理的似然函数,采用过渡马尔可夫蒙特卡洛(transitional Markov chain Monte Carlo,TMCMC)算法估计非线性概率模型参数的后验概率分布。当模型参数的后验概率分布被计算之后,利用更新后的参数后验概率分布作为输入,通过随机抽样算法预测结构在动力荷载作用下的失效概率。为验证方法的可行性,对地震荷载作用下的5层钢框架结构进行数值模拟,通过钢框架结构的缩尺振动台试验进一步验证该方法的有效性。研究结果表明:该方法能够准确实现非线性模型参数的后验概率密度计算,能够对结构在地震荷载下的失效概率进行有效预测。

变系数部分非线性模型的分位数回归估计

研究纵向数据缺失下变系数部分非线性分位数回归模型的估计问题.利用逆概率加权法结合分位数回归给出参数估计和非参估计;在一定条件下,证明了所给估计量的渐近正态性;通过数值模拟,验证了所提方法的有效性.

基于Logistic回归和后验概率SVM的住房贷款组合评估模型

本文针对单一模型存在的分类精度有限的不足,提出了应用组合预测模型进行信用评估的方法。选择Logistic回归和后验概率SVM模型作为单一模型,构建了基于二者的非负权重线性组合预测模型,并将模型应用于住房信贷评估。应用结果表明,组合评估模型的分类精度高于单一模型,并且获得了较好的稳健性,对于构建住房信贷评估模型是一个很好的选择。

协变量缺失下非线性分位数回归中参数的经验似然推断

文章考虑协变量缺失下非线性分位数回归中参数部分的经验似然统计推断,提出了加权修正的估计方程,并给出了当缺失机制已知和未知时极大经验似然估计的渐近分布,得到了著名的Horvitz-Thompson现象。

基于Logistic回归和后验概率SVM的住房贷款组合评估模型

针对单一模型存在的分类精度有限的不足,提出了应用组合预测模型进行信用评估的方法。选择Logistic回归和后验概率SVM模型作为单一模型,构建了基于二者的非负权重线性组合预测模型,并将模型应用于住房信贷评估。采用基于最大后验概率的分类准则,应用结果表明,组合评估模型的分类精度高于单一模型,并且获得了较好的稳健性,对于构建住房信贷评估模型是一个很好的选择。

基于多元线性回归的概率排序型预测方法

文章针对运用多元线性回归进行预测时,对自变量的预测一般只考虑单一的可能性,忽略了由于未来的不确定性导致自变量存在多种可能的取值,提出了概率排序型的预测方法,将不同的自变量取值对预测值的影响考虑了进来,并用期望值的最大最小值和方差的最大值作为预测的指标,描述预测的结果并衡量预测结果的波动性,最后通过示例验证模型应用的可行性和有效性。

从随机变量的观点看线性回归模型——教育数学研究之十一

从随机变量的观点看,线性回归方程的推导实际上是根据两个随机变量的两组对应数据建立数学模型,估计它们的相关关系.这就和根据一个随机变量的一组数据建立模型,估计它的大小一样,都是用实际的频率估计理论的概率这样的概率与统计“一体两面”思想的体现.由此,可以推动概率与统计思想的教学,并打通有关知识的内在联系.相应的教学启示有:区分不同情境下的数学建模;树立由问题选择方法的意识;强调技术进步的重要性.

线性回归模型的后验极大似然估计

与普通最小二乘法相比,线性模型参数的极大似然估计,在一般的条件下也具有很好的性质;而实际中,在进行统计推断之前,我们往往对参数的信息有一定把握。文章将利用参数的先验信息即先验分布,构造了线性模型参数的后验极大似然估计,并在两种先验分布的情形,给出了具体的结果。

多个多元线性模型回归系数及协方差阵相等的同时检验

本文考虑k个多元线性模型的回归系数及协方差阵的同时检验问题,得到了似然比统计量,统计量的中心矩以及当假设成立时统计量的渐近分布.

最大后验估计和最近邻线性回归结合的说话人自适应方法

本文提出一种新的说话人自适应方法 :最大后验 (MAP)估计与最近邻线性回归 (NNLR)结合的自适应 ,利用模型近邻信息和MAP自适应结果 ,建立线性回归模型 ,对没有自适应数据的模型完成模型调整 .实验证明 ,NNLR要优于另一种用于MAP自适应框架的模型插值方法 :向量域平滑 (VFS) .

核泄漏事故风险评估中的概率分析及预测

文章利用逻辑回归模型(logistic regression model,LRM)、线性判别模型(linear discriminant model,LDM)和支持向量机(support vector machine,SVM)3种统计模型,从核反应堆的内部和外部因素2个方面评估其在核泄漏事故中所体现的相关安全性能。针对每种模型,利用数理统计理论探究核反应堆相关影响因素与其发生核泄漏事故的概率。研究发现核反应堆外部因素有主导内部因素的趋势并在整个核泄漏事故风险中占有举足轻重的地位。文章提供的模型分析与预测结果可为核反应堆工程师及其相关决策者在核反应堆的选址、设计及建设运营等方面提供参考。

基于状态的电网设备故障概率非线性回归分析

针对EA经验公式在分析电网设备状态与故障概率相互关系中存在的偏差,基于非线性回归分析原理,利用电网设备状态及其故障概率的历史统计数据,提出EA经验公式的修正方法。通过跟踪收集深圳电网110kV电力电缆在2010-2011年期间状态评价结果和故障情况的数据,采用SPSS统计分析方法,进行样本参数估计,拟合出电网设备运行状态与其故障概率的关系曲线,并采用非线性回归相关比对修正函数进行校验。

线性回归模型中的后验影响函数

本文对线性回归模型定义了后验影响函数;针对已有的先验信息的三种不同情况给出了它的分解式,讨论了其优良性;指出强影响点、异常点、高杠杆点的内在联系,讨论了上述三种点的探测方法。

边界条件下线性回归模型Cook距离的概率分布

证明了在边界条件下。

协变量删失下分位数回归模型的经验似然估计

通过对协变量出现删失时分位数回归模型的估计问题的研究,构造非线性分位数回归模型并采用逆概率加权方法对协变量的删失进行处理.在一定条件下,探究协变量删失下的经验似然推断及相合性与渐近正态性.

多元线性回归中的后验影响函数(英文)

In this paper we define the Posterior Influence Function (PSIF) in rnulti-variate linear regression.For three different situations,the explicit expressions of PSIF are derived, the PSIF'are decomposed into meanful terms.The properties of PSIF are studied.

突破概率统计解题障碍:审题、计算与模型识别

概率统计解答题考查特点鲜明且“统计”的味道浓,考查内容包括随机变量的分布列及期望、正态分布、线性回归、独立性检验等.题目类型或是“说理说事”,或是“决策问题”,或是与函数等结合,形式新颖多样,既充分体现出概率统计是为生产、生活相关决策提供帮助的重要工具,又着重考查学生的数学建模能力、计算求解能力、创新能力等.

多元线性回归在引气系统故障诊断中的应用

针对利用快速存取记录器(QAR)数据进行民机系统故障诊断问题,以民机引气系统为对象,提出了一种适合多飞行循环数据特点的多元线性回归模型的故障检测方法.首先建立了多飞行循环数据的引气系统性能多元线性回归模型,设计了飞行循环和飞行循环内故障检测方法;然后采用最大后验估计方法进行模型参数估计;最后设计了适合多飞行循环数据的模型参数最大后验估计算法.借助仿真数据和航空公司收集的实际飞行数据对方法进行了验证,结果表明了该方法有效且具有一定工程应用价值.