Box-Cox正态转换在长江子流域极端降水气候事件判定中的应用

利用1961-2017年长江流域700个气象站点逐月降水资料计算长江流域9个子流域面雨量,采用基于Box-Cox正态分布转换后的百分位法对长江流域不同时间长度的极端降水气候事件阈值进行界定。结果表明,在数据序列长度发生变化的情况下,面雨量序列经Box-Cox正态转换后,计算得到的极端降水气候事件阈值的变化相较于常规百分位法明显减小,具有更为稳健的特性,从而使得相应极端降水气候事件个例的挑选更为稳定。根据该方法得到的阈值,对2018年汛期(6-8月)长江各子流域极端降水气候事件进行判定,岷沱江流域发生了极端多雨气候事件,而长江干流重庆-宜昌段、汉江及中游干流区间发生了极端少雨气候事件。

基于Box-Cox幂转换模型的非正态过程能力分析

标准过程能力指数是基于过程输出服从正态分布的假设建立的。实际中存在大量不服从正态分布的过程输出,几何公差类质量特性就是其中一种。本文在数据转换方法基础上,基于Box-Cox幂转换模型进行偏态数据正态化来专门处理此类质量特性的过程能力指数计算。通过仿真研究了该方法在过程能力分析中的适用性和效果。仿真结果和案例分析显示,该方法计算简单、结果可靠。

基于两种转换的非正态过程能力研究的比较

文章应用Box-Cox转换和Johnson转换对几种非正态分布进行了研究,并计算出了其过程能力指数,通过大量的重复模拟研究了该方法在过程能力分析中的适用性和效果。结果显示,Johnson转换比Box-Cox转换更有效。文章用相应的matlab分析软件来辅助实现这个方法,具有可操作性,可以用于指导生产实践。

基于Johnson转换体系的非正态过程能力指数估计

非正态过程能力指数的估计问题是目前过程能力研究中的一个热点。在简要总结该领域现有研究成果的基础上,针对目前研究中存在的不足,利用样本百分位数法和Shapiro-Wilk统计检验原理,提出基于Johnson转换体系的非正态过程能力指数估算方法与实现步骤。最后结合具体实例对上述理论和方法进行应用分析,研究表明该方法比其他方法计算简便,结果更精确可靠。

样本数据正态性转换时变VaR

虽然摒弃估测VaR值的正态分布假设已成为当今金融学研究的一个重要方面及热点问题,但先利用正态性转换处理样本数据,然后利用基于正态分布假定下的VaR估测方法来修正VaR的估值则是精准化VaR计算的一条有效途径。本文试图在考虑收益率分布时变性特征的情况下,利用正态性转换处理样本数据这一思想来细化和改善我国证券市场不同运行阶段的VaR估测。相应的经验分析表明:我国证券市场收益率分布不仅存在时变性特征,而且牛熊市期间的VaR值存在显著差异。Johnson转换函数之SU型适宜作为样本数据正态性转换函数,经转换样本数据估测的VaR值既提高了VaR估值的准确性,又改善了VaR估测精细化的有效性。

基于Johnson转换的非正态过程能力研究

在统计过程控制(SPC)技术中要求质量特征服从正态分布。而在实际生产中,许多稳定的过程不一定满足正态分布的假设。许多学者和质量工程师纷纷提出将非正态数据转变成正态数据的方法,以便使用SPC技术对这些数据进行分析,从而得出合理有效的结论。解决这个问题的一种方法是使用Johnson分布系统对这些非正态数据进行转换。文章提出了一套系统的处理非正态数据并计算其过程能力指数的方法,结合使用Johnson分布系统百分比拟合法,并给出具体的步骤和做法,最后应用该方法对实际案例进行研究,并计算其过程能力指数,与实际相比照,证实了该方法的有效性和实用性。文章用相应的matlab和m initab分析软件来辅助实现这个方法,具有可操作性,可以用于指导生产实践。

基于样本数据正态性转换的VaR估测

VaR的发展就在于不断寻求解决风险测度的真实性,是一种克服或降低风险的方法。在揭示Del-ta-Gamma非线性模型计算VaR正态假设局限性的基础上,通过对经典转换函数Delta-Gamma-Johnson转换函数以及基于Delta-Gamma-Cornish-Fisher扩展方法构造的转换函数的梳理,从实证分析的角度考察了中国股票市场VaR的估值问题。实证结果表明,Delta-Gamma-Johnson转换函数中的SU型转换基本适宜于作为中国股票市场样本数据正态化处理的转换函数,利用SU型转换后的样本数据所计算的VaR值能明显改善中国股票市场风险测度水平。

基于Box-Cox变换与Johnson变换非正态过程能力分析

研究基于Box-Cox变换与Johnson变换方法计算PCIs的有效性,比较Box-Cox变换与Johnson变换计算PCIs的性能优劣,仿真结果显示,Box-Cox变换与Johnson变换均能将常见概率分布转换为正态分布,成功率超过97%,而Johnson变换的转换能力更强,成功率超过99.5%。在计算PCIs的有效性方面,Box-Cox变换与Johnson变换的性能差异不大,利用PCIs估计的产品不合率与理论不合格率相比,相对误差均在2%以内。

不确定分析技术中的多项式正态转换方法研究

不确定性及可靠性分析技术已广泛应用于水利及土木系统工程分析中,可靠性计算的核心之一是对随机变量进行正态转换。对土木工程系统不确定性及可靠性分析中有着潜在应用前景的非正态随机变量的多项式正态转换方法进行了研究,通过在各种条件下非正态随机变量的正态多项式转换成果之评价,发现在水利及土木工程系统可靠性分析中常用的许多分布可以保留其自身的比较好的特征。

高考标准分的线性转换与正态化转换

高考标准分的线性转换与正态化转换福建师范大学黄光扬建立高考标准分制度是我国高考改革的重大举措，是我国高考体制迈入国际化与标准化的重要标志。在广东省、海南省进行多年的高考标准分使用试点的基础上，国家教委有关部门于１９９４年颁发了普通高校招生全国统一考试...

高考标准分正态化转换中考生人数对极值分数的影响

高考标准分正态化转换中考生人数对极值分数的影响福建师范大学教育系黄光扬高考原始分转换为标准分通常采用线性转换和正态化转换这两种方法。在线性转换方法中，考生团体人数对标准分极值不产生直接的影响。但在正态化转换方法中，不仅成绩的次数分布状况对高考标准分的...

“标准正态转换法”用于化探数据特征的“反推”以及系统误差的调平

将水系沉积物样本数据转换到具有岩石样样本数据特征的水平上,近似地称为水系沉积物样品的“反推”。文章利用“标准正态转换法”对此作了一些探讨:将两者的样本数据都转换成标准正态分布的形态,在此基础上,再将水系沉积物样本数据转换到岩石样水平。该样本数据的总体特征具有岩石样样本的数据特征。该方法还可以对工作区内不同区块分析数据的系统误差进行调平。并以1∶25万四子王旗幅为例说明了该方法在这两方面的应用。

正态转换新方法——二步转换法

本文在系统总结传统正态转换的基础上,推出了二步正态转换新方法和一套适应性强的转换公式。通过二个实例的应用,表明二步正态转换新方法较之前些时候普遍认为性能良好的广义幂转换等的一步转换方法具有应用范围更广和转换精度更高的优点。

青海高原牦牛体重分布Johnson正态化转换体系研究及应用

以540头2岁青海高原牦牛体重为研究对象,剔除异常数据处理后,体重数据采用Minitab17进行Johnson正态转化,转换后的数据采用SPSS进行正态性检验,最后根据转化的正态分布对牦牛选种进行初步研究。研究结果表明,在Johnson三族正态转化体系中,SU函数为本研究的转化体系,其转换公式为Z=-2.59529+2.92014sinh^(-1)[X-107.24/35.8095],(P=0.139926>0.1)P=0.139926,z=0.71。经SPSS检验,P=0.157,证明转换后的数据符合正态分布。

水文随机过程正态化转换法及其在推求晋江石砻站设计洪水中的应用

水文随机过程正态化转换法及其在推求晋江石砻站设计洪水中的应用许兴中（福州师范专科学校）．一、问回的提出：水文系列是随机的，在水文学中常常应用回归分析的方法，分析双变量或多变量间的相关关系，插补、展延短少的系列，以进行水文量的予测。本文所指的回归是一元...

冠心病循环miR-92a数据的正态变换方法比较

目的分析冠心病循环miR-92a表达量数据分布特点,探讨其正态变换方法。方法比较对数、Box-Cox及Johnson三种正态变换方法对冠心病循环miR-92a表达量数据变换效果。结果冠心病循环miR-92a表达量数据变异性强烈,呈正偏态分布(偏度=10.90)。对数变换无法使冠心病循环miR-92a表达量数据服从正态分布(KS值=0.071,P=0.002)。Box-Cox变换虽使数据的正偏度明显减少,但仍未能通过Kol-mogorov-Smirnov正态检验(KS值=0.060,P=0.021)。Johnson变换结果最优,其通过了K-S检验(KS值=0.049,P=0.200)。结论 Johnson变换具有更强的正态变换能力,是变异性强的冠心病循环miR-92a表达量数据正态变换的理想工具。

正态云模型的统计分析

分析了正态云模型中云滴和其确定度的概率分布, 定义了正态云模型的期望曲线, 最后分析了正态云模型随参数变化其形态变化的趋势和规律. 上述统计分析有一定的理论和应用价值, 将有助于正态云模型在更广和更深的层面上发展完善.

甘肃降水量正态性分析

利用1951～2010年甘肃省81个气象站月、年降水量资料,采用Jarque-Bera检验与χ2检验对原降水序列和经过Box-Cox变换后序列的正态性进行分析。结果表明:甘肃省大多数气象站年降水量服从正态分布,但一半以上台站的月降水不服从正态分布。其中12月、11月、1月的正态性最差,而5月和9月最好;从季节来看,甘肃大多数气象站春、夏季正态性较好,秋、冬季正态性较差;从地域分布来看,全省各地降水均存在非正态,其中河西地区、陇中和陇东部分站点非正态现象尤其突出。经过数据变换后的序列,站年正态性通过率从原来的81.5%～82.7%升高到97.5%～100%,站月通过率从36.2%～68.5%升高到85.4%～94.0%,大部分站点通过了正态性检验。

非正态过程能力指数研究中的几个问题

非正态分布条件下过程能力指数的研究是目前关于过程能力分析中的热点之一。针对该领域中存在的若干问题,分析了正态性假设的重要性,指出导致质量特性呈现非正态分布的原因及其后果,以及如何进行质量特性分布的一维和多维正态性检验。对非正态过程能力指数的估计方法进行了分析和归类,简要指出在非正态过程能力指数研究中需要继续深入的几个方向。

Johnson转换与Box-Cox转换相比的优越性

非正态数据转换成正态数据的方法有很多,其中两种是使用Box-Cox转换和Johnson转换.本文应用Box-Cox转换和Johnson转换对几种非正态分布进行了研究,并计算出了其过程能力指数,通过大量的重复模拟研究了该方法在过程能力分析中的适用性和效果.结果显示,Johnson转换比Box-Cox转换更有效.