非线性Bayes动态模型预测的数值算法

本文用一阶样条函数分段逼近密度函数的方法给出了非线性

非线性Bayes动态模型的研究

对正态误差下的非线性Bayes动态模型进行了处理 .对模型分观测误差已知和未知常数两种情况进行了研究 ,利用Taylor展开来近似参数分布 ,并引入E -M算法 ,完成了模型的修正。

利用Bayes分层广义线性模型剖析大豆籽粒性状的遗传基础

以溧水中子黄豆（P1）和南农493-1（P2）组合的504个正反交F2：3~F2：7家系群体为材料, 调查大豆粒长、粒宽、粒厚、长宽比、长厚比、宽厚比和百粒重性状在2007—2011年的表型观测值, 扫描F2群体SSR分子标记信息, 用Bayes分层广义线性模型方法检测了上述性状的主效QTL、QTL′环境（QE）互作、QTL′细胞质（QC）互作和QTL′QTL（QQ）互作。共检测到89个主效QTL、33对QE、20对QC和35对QQ互作。上述7个性状的主效QTL分别有7、10、10、19、19、17和7个; QQ互作分别有1、10、6、0、6、9和3对, 没有检测到显性′显性互作; QE互作分别有5、7、6、3、6、2和4对; QC互作分别有2、1、3、8、4、2和0对。主效、QQ互作、QC互作和QE互作QTL的总贡献率分别为12.42%~61.79%、0~23.21%、0.35%~1.51%和0~14.16%, 表明主效QTL贡献最大, QQ互作次之, QE互作最小。各类QTL都有一因多效现象, 同一基因座可通过不同方式影响性状表达。这些结果揭示了大豆粒形性状的遗传基础, 为标记辅助育种提供了参考信息。

Bayes条件下非线性模型的参数置信域的曲率表示

给出了Bayes条件下非线性模型的参数估计,建立了该模型的几何结构,推广了Bates&Wates关于非线性回归模型的几何框架,在此基础上,用几何方法探讨了关于参数与子集参数置信域的曲率表示.

基于隐马尔可夫模型的OTH雷达模式识别和目标定位

针对超视距雷达目标探测中的多模传播问题,提出了基于隐马尔可夫模型的Viterbi算法,以传播模式为状态序列,以斜距为观测序列对每一次雷达重访下的每个回波进行模式识别,并在此基础上提出了利用Bayes线性模型的方法对每次雷达重访下的目标位置进行估计。通过蒙特.卡洛模拟,结果表明该方法在不同的雷达操作频率和电离层存在扰动的情况下都具有具有很高的正确性。

多元统计分析在滨海矿区水源识别中的应用——以三山岛金矿为例

海底矿山突水是矿山开采亟待解决的问题,通过对矿山巷道水的研究,能够划分出矿山突水水源类型,进而对突水可能性作出预测。以山东三山岛金矿西山矿区地下水系统为例,对其31个水样的水化学资料进行多元统计分析研究。利用因子分析法对存在相关关系的变量进行空间降维处理,找出能够反映大于90%将研究区地下水划分为典型的2类,然后建立矿区水源的Bayes线性模型,并对其进行验证。通过因子分析法和系统聚类分析法得出,-375 m中段涌水水源划分为2种类型,并得出2种具体的判别函数。结果表明:多元统计方法判别水源具有快速、准确且经济的特点。

利用上市公司公开的财务信息预测未来的销售

销售收入与赢利直接相关 ,而且相对于赢余数据的披露更加客观。所以销售预测不仅可以对公司的盈利预测提供很好的补充 ,本身也是预测公司未来业绩的一个重要指标。本文采用横截面上的线性回归模型和贝叶斯动态线性模型等统计方法 ,对A股市场上市公司年度财务报告进行分析 ,发现财务报告中所披露的公司财务及经营的数据中包含有关于其未来销售变动的信息。进一步比较各种方法的预测效果 ,发现贝叶斯动态线性预测模型的预测效果更好 ,值得推荐。