帕斯卡分布参数精确置信区间和LRT近似检验

本文研究了帕斯卡分布参数的区间估计问题,通过F分布的分位数表示了成功概率参数的精确置信区间;关于两个总体参数相等的LRT检验问题,借助近似表达式推证了LRT统计量可以成功逼近x2分布,从而阐明使用x2检验来解决LRT近似检验问题是合理的。

火炬松人工林胸高断面积差分模型的拟合与筛选

以148个样地的逐年观测数据为基础,建立了集约经营的火炬松人工林胸高断面积的Schumacher差分生长模型。与传统建模方法不同,本文首先拟合了胸高断面积的Schumacher收获模型,然后用代数差分法导出了相对应的差分生长模型。对随林分变化的参数的识别是以模型拟合结果为标准进行的,并得到了新的代数差分模型。方差结构模型和期望模型的拟合与筛选分别采用了约束型极大似然估计(REML)和极大似然估计(ML)。模型选择的拟合统计量为AIC、BIC和极大似然比检验(LRT)。结果表明,不同的经营措施对胸高断面积的影响不仅表现在回归模型的系数不同上,而且表现在回归模型的结构上。

基于非对称GARCH的铜期货市场风险度量研究

针对金融时间序列普遍存在自相关性、杠杆效应、尖峰厚尾等典型事实,运用基于杠杆效应的GARCH模型,构建铜期货市场收益序列具有典型事实的动态风险测度模型:VaR-AR(m)-EGARCH(p,q)和VaR-AR(m)-TGARCH(p,q),再通过上海期货交易所(SHFE)铜期货对所建模型进行实证分析,并运用Back-testing中的LRT(Likelihood Ratio Test)方法,对铜期货市场风险测度模型准确性和可靠性进行实证检验。实证结果表明,基于非对称GARCH的铜期货市场动态风险度量模型,能够有效捕获铜期货市场的典型事实,同时还能够准确测度具有杠杆效应的铜期货市场的动态风险,也能加强对金融市场动态风险预测能力。

渐近混合群体的混合连锁不平衡及其遗传连锁推断(英文)

在渐近混合模型中,混合现象发生在每一世代,通过对其混合连锁不平衡的理论分析,发现混合连锁不平衡与两 个子群体间的基因频率差成正比。基于这一点,构造了一个对重组率严格单调的函数(△ker=△/(p1-p2),其中△代表连锁不 平衡),进而据此推断标记基因座与疾病基因座的遗传连锁。应用人类基因组上不连锁的标记基因提供的连锁小平衡信息, 基于病人组数据构造了一个准似然比统计量。模拟结果显示,此检验可用于精确的基因定位。文章亦讨论了参数对检验的 影响。

应用Empower Stats软件分析阈值效应

生物医学研究中许多研究因素在一定范围内对结果变量无影响或有正效作用,超过某一阈值后,作用大小或/和方向可发生变化,称为阈值效应.在分析研究因素（x）对结果变量（y）的作用有无阈值效应时,可先通过平滑曲线拟合观察是否有分段线性关系,然后采用分段回归模.型、LRT检验和Bootstrap重抽样法进行阈值效应分析.美国X＆Y Solutions软件公司开发的Empower Stats软件,设有阈值效应分析模块,可输入阈值后按所给阈值分段模拟数据,也可以不输入阈值,由软件自动确定最佳阈值模拟数据,并计算阈值置信区间.