半参数回归模型L-估计的渐近展开

对半参数回归模型 Y =x Tβ +g( t) +ε,构造了参数向量β的 L -估计量λn,获得了λn的渐近正态性及分布的 Edgeworth展开 ,其速度可达到 O( n- 1 )

最大截尾L-估计用于变形分析的研究

近景摄影测量中,摄影方式、点的布设及数据的解析处理方法,对提高点的精度非常重要,而L-估计的理论是消除或减弱观测值粗差影响的有效方法,结合船闸变形的实践,分析和比较了不同条件下,L-估计在提高影像数据解算质量所起的作用。

α稳定分布噪声下基于最优L-柯西加权的LFM信号参数估计

针对传统维格纳霍夫变换(Wigner-Ville Hough transform,WHT)时频分析方法在稳定分布噪声环境下性能退化的问题,基于L-估计理论,提出了可有效抑制该噪声的最优L-柯西加权(L-Cauchy weighted,LCW)新方法。3En准则是一种常用的异常值剔除方法,其可从数理统计的角度对异常值进行有效抑制,对此,结合柯西分布提出了基于分散系数的异常值剔除准则,并依据数值仿真选取降噪效果最优的分散系数γ。在LCW方法有效抑制α稳定分布噪声的基础上,采用WHT对线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号进行参数估计。仿真结果表明,最优γ值的选取与该文提出的异常值剔除准则一致,且与基于分数低阶、加权Myriad滤波以及L-估计等多种方法相比,提出的基于LCW的WHT(LCW-WHT,LW)方法在强脉冲噪声下具有良好的鲁棒性和优良的LFM信号参数估计性能。

半参数回归模型的渐近有效L-估计

对半参数回归模型yi=χiTβ+g(χi)+ei,i=1,2,…,n,对非参数函数g(·)采用核估计的方法,构造了参数向量β的L-估计量λn,在一些正则条件下,获得了λn的渐近正态性和非参数函数g(·)的估计量gn(t)的最优收敛速度可达到O(n-(1/3)),并且给出了标准化L估计量λn的渐近分布的Berry-Esseen界.

Kaplan-Meier L-估计的Berry-Essen不等式

设^Fn是分布函数F的Kaplan-Meier估计.设J(·)是可测的实值函数,本 文得到了Kaplan-Meier L-估计, T(^Fn)=(?)xJ(^Fn(x))d^Fn(x),的U-统计量表示, 并通过该表示建立了T(^Fn)的Berry-Essen不等式.

L-矩估计方法在极端降水研究中的应用

本文引进具有高精度优良特性的L-矩参数估计方法,应用Gumbel分布模式拟合我国东部地区的极端降水量。结果表明,参数的L-矩估计法使Gumbel分布拟合极端降水的优度有较大的提高,同时在给定重现期条件下估计极值分位数具有良好的效果。相对而言,对短样本序列,L-矩估计比常规矩估计具有明显的优势。

线性模型L－估计其光滑Bootstrap统计量的一些渐近结构

本文证明了文［２］中Ｌ－估计具有强相合性，重对数律，并给出了它的均方收敛速度．证明了Ｌ－估计的光滑Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ统计量有与Ｌ－估计类似的线性渐近展开式，由此展开式我们证明了它的渐近正态性及其光滑Ｂｏｏｔｓｔｒａｐ逼近成立．

L—估计在数字图像中的应用

在数字图像处理中,线性滤波器是传统处理手段.但信号中有非叠加性噪声时,线性滤波器处理结果就很难令人满意,并且还将破坏图像边缘,不能有效除去噪声.从L-估计的稳健性分析出发,可以均造一类非线性滤波器.其中,由L-估计导出的中值滤波器和极差滤波器在数字图像处理中有着广泛的应用.

我国东部极端降水时空分布及其概率特征

利用我国105°E以东地区210个测站近50年（1953-2002年）逐日降水资料，在REOF客观分区的基础上，确定各分区的极端降水最佳采样期为1～2日。进而研究了日极端降水量的气候特征。采用具有优良特性的L-矩参数估计方法对我国东部极端降水拟合Gumbel分布。结果表明，L-矩参数估计方法的拟合优度比其它方法有进一步提高，近50年来，极端降水趋势虽无明显变化，但其时空差异较大。符合Gumbel分布的极端降水重现期的地理空间分布，大致特征是，东南大、西北小，两湖盆地、黄海海湾及辽东半岛也有高值区。

环渤海地区极端降水事件概率分布特征

利用环渤海地区60个测站1961～2008年逐日降水资料,采用L-矩参数估计方法对各站超临界值日极端降水拟合广义帕雷托分布。结果表明,广义帕雷托分布能够很好地拟合环渤海地区日极端降水的概率分布,其尺度参数、形状参数与极端降水重现期的地理空间分布密切相关,重现期50、100年一遇的日极端降水空间分布基本一致,山东南部、河北西南部、辽宁西部与河北东北部等区域具有较高极端降水值。

不同湿度条件下大气消光系数的概率分布特征

利用成都市人民南路四段2013年6月到2014年5月逐时PM2.5质量浓度、地面能见度监测资料以及同期温江站气象观测数据,反演得到该区域近地面单位质量大气消光系数样本资料。基于L-矩估计法进行参数估计,并借助Kolmogorov-Smirnov检验(KS检验)、相关系数和离差最小平方和(OLS值)原则对正态分布、对数正态分布、皮尔逊IV型分布以及伽马分布函数在不同湿度条件下近地面单位质量大气消光系数拟合优度进行了检验。结果表明:对数正态分布函数拟合效果最优,不同湿度条件下近地面单位质量大气消光系数均服从对数正态分布;随着相对湿度的增加,近地面单位质量消光系数序列的均值和方差也呈现增长的趋势。

逆L-矩估计及其在两参数BS疲劳寿命分布类中的应用

本文提出一种新的点估计方法-逆L-矩估计.针对两参数指数分布、威布尔分布与对数正态分布,参数的逆L-矩估计与L矩估计是相同。而针对两参数BS、BSLaplace、BSLogistic以及BS极小值分布要得到参数的L-矩估计是非常困难的,但采用逆L-矩估计的方法很容易得到刻度参数与形状参数的点估计,论文还通过大量的MonteCarlo模拟比较了逆L矩估计与其它的点估计的精度。

中国南方夏半年湿期概率特征及其极值风险分析

以中国南方诸代表站近40 a(1965—2004年)夏季(5—9月)逐日降水资料为研究对象,探讨了夏半年各站湿期游程及其极端值的概率分布最佳模式。在对各站湿期游程分别验证指数分布的基础上,作耿贝尔(Gumbel)极值分布和广义帕雷托分布(GPD)拟合,进而对两者的拟合效果进行比较。并由此对湿期长度估计其不同重现期(如20 a一遇、50 a一遇和100 a一遇)的极端湿期长度的分位数概率。经K-S方法的统计检验,证明GPD分布拟合效果较好,能更加精确的模拟出中国南方夏季的极端连雨日数及其概率。