非线性随机解释变量模型参数的假设检验

非线性随机解释变量经济计量模型y=f(x,θ0)+ε,未知参数θ0的最小二乘估计的存在性、相合性与正态性已在有关文献中得到阐述[1～5],在此基础上,给出未知参数θ0的线性和非线性假设检验的检验统计量.

非线性随机解释变量模型参数估计的相合性

在文 [1]的基础上 ,给出非线性随机解释变量经济计量模型参数NLLS估计具有相合性的条件 ,它是文[3]中定理 2 2 8及文 [4]中定理 1 3的推广 .

非线性随机解释变量模型参数NLLS估计的渐近正态性

本文在文 [1 ]、[2 ]的基础上 ,给出非线性随机解释变量经济计量模型参数 NLLS估计的近似表达式和具有渐近正态性的条件 .

非线性随机解释变量参数估计的正态性

在有关已发表的论文的基础上,给出非线性随机解释变量经济计量模型参数NLLS估计的渐近标准正态性的条件.

随机多变量NARMAX模型的非线性递推最小二乘算法

针对随机多变量NARMAX模型存在的问题,基于线性滤波﹑谱分解定理及成型滤波器原理,将随机干扰等效在系统的输出端,提出改进的随机多变量NARMAX模型。基于辅助模型的原理,在参数估计的准则函数中加入待估参数的增量约束项和遗忘因子,并结合增广递推最小二乘算法和随机非线性递推最小二乘算法,将改进的多变量NARMAX模型转换为具有耦合的子系统,给出具有遗忘因子的,能克服算法病态的,适用于具有时变参数模型的改进随机多变量NARMAX模型的非线性递推最小二乘算法。应用在线修正参数预测滤波PID控制,仿真结果验证了算法的有效性。

非线性混合效应模型和广义线性模型拟合随机效应logistic回归的应用比较

在临床药物试验中药物疗效的评价经常遇到二分类资料,即反应变量有两个水平如有效、无效;成功、失败等。二分类变量服从二项分布,可采用logistic回归模型。运用logistic回归模型对分类资料进行分析,能给实际研究带来很多便利。与多元线性回归相比,logistic回归具有许多独特的优点,如对正态性和方差齐性不做要求,系数的可解释性等。

随机解释变量的模型及其估计方法的研究

本文分析了随机性解释变量存在的可能性及其后果 ,其次对解释变量的随机性进行检验 ,最后讨论解释变量为随机变量的模型估计方法 ,包括正交回归估计法、正反向回归估计法、最小特征值估计法和工具变量估计法。

存在随机解释变量的平行数据模型的处理

本文研究了平行数据模型中存在随机解释变量的解决方法:构造了模型设定的假设检验,给出了参数的一致估计量,并通过建立山东省城镇家庭烟草消费额模型进行了实证分析.

在线优化参数的多变量非线性预测函数控制

针对实用随机多变量NARMAX模型的控制问题,利用多变量非线性递推最小二乘法进行参数估计,使用在动态工作点处的动态切平面逼近该模型,转化为时变多变量CARMAX模型,由其构成递推预测模型进行预测,基于多变量CARMAX模型的预测函数控制,运用非线性递推最小二乘法优化控制输入输出的加权系数,给出在线优化加权系数的多变量非线性预测函数控制算法。结果表明,系统的控制响应具有优良的性能,无超调和稳偏,调节时间约5个采样周期。

m-WOD误差下非线性回归模型LS估计收敛性

结合m相依随机变量和WOD随机变量的概念,给出m-WOD随机变量的概念,它包含了NA随机变量,m-NA随机变量,NSD随机变量,NOD随机变量,END随机变量,m-END随机变量,WOD随机变量等负相依随机变量.基于误差为m-WOD随机变量,我们研究非线性回归模型参数最小二乘(LS)估计,获得了参数LS估计的概率不等式.作为应用,在不同的矩条件下,获得LS估计的完全收敛速度和依概率收敛速度,推广了已有文献的结果.

基于随机森林模型的需水预测模型及其应用

为解决需水预测模型精度问题,尝试基于随机森林模型的分类和回归功能构建需水预测模型。以苏州市需水量预测为研究实例,首先应用随机森林模型的分类功能将需水预测因子分类,经计算发现第一产业比例、人口、灌溉面积、万元产值用水量和国民经济生产总值为最重要的解释变量。在此基础上,用随机森林模型的回归功能对需水进行预测,同时采用相同的训练数据建立基于BP神经网络和RBF神经网络的需水预测模型,通过对比3个模型的预测结果,发现随机森林模型能有效预测需水量,且精度较高。

一类非线性系统的广义预测控制研究

针对一类难以线性化的单输入单输出非线性离散系统,就其实际输出信号跟踪参考输出信号的控制问题,研究了它的广义预测控制律设计方法。在系统数学模型非线性项的系数多项式满足一定条件的情况下,通过适当的数学处理,使问题的本质归结为求解线性差分系统的一组Diophantine方程,从而解出了非线性系统广义预测控制律表达式中的各个系数多项式,并给出了广义预测控制律的具体解析形式。通过仿真实例验证了所提出设计方法的正确性和有效性。

对单方程经济计量特殊模型及其估计方法的研究

单方程经济计量特殊模型包括随机解释变量模型、分布滞后模型、自回归模型及自回归分布滞后模型。对于随机解释变量的模型研究了OLS法的特性 ,给出了工具变量法和正交回归直线的估计 ;对于分布滞后模型介绍了现式估计法、考伊克方法、阿尔蒙方法和差分变换法的估计 ;对于自回归模型指出了工具变量如何构造 ;对于自回归分布滞后模型介绍了通过差分和微分变换的再参数化的估计方法。

融合随机森林和SHAP方法的灌区用水调度经验分析--以淠史杭灌区瓦西干渠灌域为例

【目的】定量表征灌区积累丰富的用水调度经验,使其能够被其他管理人员复制和应用。【方法】本文基于淠史杭灌区瓦西干渠灌域的3个典型年实测数据样本,在充分考虑温度、降雨和土壤墒情等特征变量的空间变异基础上,通过融合随机森林模型和SHAP方法,构建有限数据样本下灌区用水调度目标流量与各特征变量之间的非线性定量表征。【结果】应用该方法可得到长时间序列以及不同典型年情境下各特征变量的重要性得分及变化情况,在找到适用于实际用水调度特征变量组合的同时,可分析得到不同调度情景下主要参考的特征变量指标;结合SHAP值正负情况分析,还可得到用水调度目标流量对各特征变量响应的正负方向。【结论】本文所用方法实现了灌区用水调度历史经验的定量知识化表征,为理性预测未来不同用水调度流量提供科学依据。

基于STIRPAT模型的交通运输企业的碳排放量测定

本文针对交通运输企业的碳排放的测定问题,经过分析发现直接对于碳排放量的测定是很难做到的,因为其影响因素多种多样,十分复杂,我们无法将所有影响因素考虑周全,因此需要寻找一种替代的算法,忽略一些直观的影响因素,而采用随机性的环境影响评估模型,解决了碳排量不可直接测量或者影响因素不可预测的缺点。

经济预测的一种统计方法——一类可变参数的回归模型

一、引言回归分析中的一元线性与非线性回归方程是实际中经常要遇到的。求一元线性与非线性回归方程大都采用最小二乘法。假设随机变量y～N(E(y),σ~2),其中E(y)=μ(x)=α+βx,α,β为两个待定参数,也就是说,变量y与x满足线性模型 y=α+βx+ε其中ε～N(O,σ~2),随机误差ε是除去X对y的线性影响以外的其它各种因素对Y的影响,亦称ε为方程误差。

带有重尾扰动项的非线性自回归模型

讨论在非线性自回归模型中平稳解边际尾概率与扰动项尾概率之间的关系．证明了在保证模型平稳遍历的条件下，一维平稳解的边际分布具有重尾概率性质，并且与扰动项重尾概率指标相同．

非线性散度模型基于统计曲率的诊断统计量

设y1,y2,…,yn为n个独立随机变量,每个yi的概率密度为:设xi=(xi1,…,xiq)T(q<n)为已知的第i个观察数据点,则非线性散度模型可表示为:其中y=(y1,y2,…,yn);α(yi,σ2)>0,i=1,…,n,且α(·,·)为一适当函数. β=(β1,…,βp)T为回归系数; μ=(μ1,…,μn)T为位置参数,且μi属于开区间Ω;