Poisson INAR(1)过程的质量控制

为解决在实际生产中,过程数据并不总能满足彼此独立的假设前提,从而使得一些控制图不再适用于具有相关性的过程的问题,以免在监控过程中出现大量的虚假警报.论文采用取整法研究一阶自回归泊松计数过程模型,首先将一阶自回归模型与泊松计数过程结合起来,然后对原有的模型就行修正,在新模型的基础上重新构造了c控制图和残差控制图的控制限,以使得这两种控制图能够适应新的模型.研究结果表明:两种控制图都只是在一定的情况下使用,研究结论对于研究具有相关性的统计过程有着重要的推进作用.

泊松INAR(1)模型参数估计方法的比较及其应用

探讨了泊松INAR(1)模型的参数估计.基于CLS估计方法,提出一种偏差修正CLS估计方法并分析了其大样本性质.随机模拟结果表明:与CLS估计和CML估计方法相比,偏差修正CLS估计方法可以有效减小参数估计的偏差.偏差修正CLS估计方法在有限样本下估计效果较好,同时计算过程简便,具有较高的实用性.最后,通过泊松INAR(1)模型对一组实际的整数值时间序列数据建模,利用偏差修正CLS估计方法进行参数估计,并对模型进行预测.

基于沉降监测的预测模型的选取

文中结合唐山市某建筑物沉降观测的工作实践,分别运用泊松模型、指数曲线模型和GM(1,1)模型进行分析预测,并且通过三种模型的对比,选出GM(1,1)模型更适合沉降规律。

相依计数变量风险模型的大偏差

考虑每期索赔计数变量之间基于泊松AR(1)相依结构的离散风险模型,利用特征函数的唯一性,得到了其累积索赔总额的概率分布等价形式,并建立了重尾索赔下索赔总额的精细大偏差.