两大部类产品价值构成的约束极大似然估计

为了贴切地推算两大部类产品的价值构成,以便运用马克思的社会再生产理论对我国国民经济运行进行具体指导,通过解析使用投入产出表推算两大部类价值构成方法的实质,将数理统计方法引入推算两大部类产品价值构成参数。文章建立了两大部类产品价值构成的约束极大似然估计方法,给出估计参数的显性表达式,并将实际算例与传统推算结果进行了比较。

二元逻辑回归模型中的随机约束两参数极大似然估计

针对二元逻辑回归模型中的复共线性问题,同时考虑模型中待估参数存在先验信息的情况,提出了一类新估计即随机约束两参数极大似然估计。研究得到了新估计在均方误差矩阵准则下优于Liu极大似然估计,Liu-Type极大似然估计,两参数极大似然估计,随机约束极大似然估计,随机约束Liu极大似然估计和随机约束Liu-Type极大似然估计的充要或充分条件。探讨并给出了新估计中偏参数的最优建议值。更进一步,基于偏参数的最优建议值,通过蒙特卡罗模拟方法,分析了新估计在均方误差意义下的优良性。

对称熵损失下两个指数总体均值的序约束估计

在对称熵损失下,讨论了样本容量相等时,两个指数总体均值iλ(i=1,2)的约束极大似然估计^iλ的风险,其中约束为λ1≤λ2.证明了^λ1与^λ2具有比经典极大似然估计X-1与X-2更小的风险,并给出了当λ2/λ1→∞和n→∞时,^λi对Xi-(i=1,2)渐近功效e(^λi,X-i)的值.

锥序约束下两个指数总体均值的估计

讨论样本容量相等时 ,在锥序约束 a1λ1≤λ2 ≤a2 λ1条件下 ,两个指数总体均值 λi( i=1 ,2 )的估计量 .证明约束极大似然估计 λi 具有比经典极大似然估计 Xi 更小的均方误差 ,并且讨论 λi 对 Xi的功效 e( λi,Xi) ,i=1 ,2 .

锥序约束下定数截尾情形两指数总体均值的估计及性质

本文给出了在定数截尾情形,在锥序约束α1λ1≤λ2≤α2λ1,α1>0,α2>0,α1≤α2条件下,两指数总体均值λ的约束极大似然估计λ赞i,i=1,2。证明了λ赞i具有比常用估计量Si更小的均方误差,并且给出了λ赞i对Si的渐进效率,i=1,2。

不同牙鲆群体遗传力和育种值分析

以牙鲆(Paralichthys olivaceus)抗病群体(RS)、RS(♂)与从日本引进的日本群体(♀)交配建立的群体(RJ)、日本群体(♂)与RS(♀)交配建立的群体(JR)、以及韩国群体(KS)为基础群体,通过随机交配建立牙鲆家系,研究了4个群体作为亲本的育种性能。待所建立的家系生长至19月龄左右时,测量家系生长性状,包括全长和体质量,测量所得数据用SPSS及DMU软件中的REML算法和BLUP方法进行分析。结果显示,从表型参数可以看出KS(♂)×RJ(♀)杂交后代表现出明显的生长优势。19月龄牙鲆全长和体质量的遗传力分别为0.301、0.295,都属于中等遗传力。因此,牙鲆群体具有较好的遗传改良潜力。全长、体质量育种值与其表型值的相关系数分别为0.838和0.827,且呈极显著相关(P<0.01),表明个体育种值的预测结果具有较高的准确性。对父母本分别进行育种值比较可知,父本中KS的育种值最高,母本中RJ的育种值最高,因此选用KS(♂)和RJ(♀)杂交可培育出生长迅速的牙鲆新品种。本研究通过比较4个资源群体牙鲆生长性状的育种性能,并以此作为筛选优良亲本群体的重要依据,旨在为牙鲆新品种的成功选育奠定理论基础,同时为牙鲆的进一步遗传改良提供重要的科学依据。

NHPP软件可靠性模型参数的保序估计

许多主要的非齐次泊过程松模型的故障强度都满足顺序约束条件.在顺序约束条件下,本文提出了故障强度的约束极大似然估计(RML),并讨论了其性质.利用故障强度的RML,获得了软件可靠性模型参数的加权最小二乘估计.

混合模型中的层三角变换估计

提出了有着广泛应用的混合线性模型中参数估计的一种新方法，称为层三角变换估计。将该变换用于检验和估计中，将产生一整套用于全面分析混合线性模型的计算过程。这些过程在计算上是稳定的。

应用布拉普法选择南阳公牛的研究(下)

应用单性状布拉普(BLUP)育种值估计及方差组分的约束极大似然估计,评价了南阳黄牛场近年使用的9头南阳黄牛种公牛的优劣秩次,估出断奶(8月龄)体高、体斜长、胸围、管围及坐骨端宽的遗传力分别为O.3813、0.5960、O.3738、O.3730和0.3355,1988～1992年5年间各性状年平均遗传进展分别为0.0043、0.2947、0.0193、0.0007和0.0059。

动物遗传设计群体混合模型连锁分析方法

研究提出了一个同时含有主效基因和微效多基因的混合模型连锁分析方法。首先应用LASSO方法快速估计线性混合模型(LMM)非零的主效位点,并将这些位点效应视为固定效应;而后把基于约束极大似然法(REML)估计得到的微效多基因效应再放入LMM中作为随机效应;从而最终实现QTL遗传参数估计和基因定位连锁分析。针对系谱群体的定位分析,该模型,即LASSO-LMM法,不仅很好地继承了单独LASSO法的计算速度,而且还具有比单独LMM法更好的遗传参数估计稳健性。为了具体比较这3种定位方法,采用计算机模拟数据验证。结果表明,相比于单独LASSO法和单独LMM法,LASSO-LMM法在QTL遗传参数估计和统计效力上总体表现出更高的估计精确度和检测效率。

应用布拉普法选择南阳公牛的研究(上)

应用单性状布拉普(BLUP)育种值及方差组分的约束极大似然估计,评价了9头南阳黄牛种公牛的优劣秩次,估出1.5岁体高、体斜长、胸围、管围及体重的遗传力为0.5297、0.6239、0.3929、0.1242和0.4257,1979～1983年5年间各性状年平均遗传进展分别为0.3009、0.1225、—2.1225、O.0494和1.5514。

一类分类数据列联表中基于检验功效的样本量研究

对不完全2×2列联表中关于风险比(RR)的假设检验问题,使用基于约束性极大似然估计下的Wald检验统计量和对数变换检验统计量,导出了满足预先给定功效的样本量公式.模拟结果验证了所给检验和样本量公式的合理性,实例分析解释了上述方法的应用.

系数随机的多元线性回归模型的参数估计

对一般系数随机的带有相关因子的多元线性回归模型的参数进行估计。估计值是用EM算法给出的极大似然估计或约束的极大似然估计。给出了EM算法的具体公式,并利用bootstrap方法估算出这些估计值的精确度。最后通过一判别儿童总体中是否存在Catch-Up生长的例子以解释给出的方法。

不完全2×2列联表中基于置信区间的样本量研究

使用基于约束性极大似然估计的统计量,对不完全2×2列联表中的风险比进行置信区间构造.导出在一定置信水平下控制置信区间宽度的样本量公式.模拟研究和实例分析验证了所给方法的合理性.

用层三角变换作混合模型中的参数估计

在混合线性模型中估计方差分量,最广泛应用的方法是极大似然(ML)法和约束极大似然(REML)法,从数理统计理论的高度来看,这些方法相当完美,但从数值计算的角度来看,却比较繁琐.