基于T统计量的一种改进关联规则挖掘方法

数据挖掘的一个重要任务便是从数据库中挖掘出有趣的关联规则。传统的关联规则挖掘方法一般基于支持度—置信度体系,时常会挖掘出虚假规则或忽略掉有用的规则。针对这一问题,借鉴对照实验的思想,提出基于T统计量的关联规则挖掘方法,用显著度代替置信度,使挖掘出的规则更具有统计显著性。算例分析和数据实验表明,这种方法可以解决传统关联规则方法存在的上述问题,提高关联规则的有效性。

高次趋势单位根检验中高次趋势项系数的t统计量研究

文章采用蒙特卡罗仿真得到了小样本和有限样本高次趋势DF单位根检验中趋势项系数的t统计量在常用检验水平下的临界值,并与现有研究的结果进行了比较,在此基础上分析了其临界值在样本量和趋势项阶数变化过程中的变动规律。结果显示:临界值与现有研究非常接近,统计量的小样本和有限样本分布比渐近分布更分散,且其分散的趋势随着样本量的减小更加明显,随着趋势项阶数的增大,统计量的分布更分散,但分散的幅度不断减小。

采用T^2统计量和拟合优度的盲频谱感知算法

针对低信噪比和采样数少时频谱感知性能差的问题,首先利用样本检验矩阵的样本特征构造T2统计量,再结合似然比准则构造新的检验统计量,最后推导了频谱空闲时检验统计量的概率密度函数,提出基于贝塔分布的盲频谱感知算法。但此算法在采样数较少时,检测性能较差,因此结合Anderson-Darling准则,提出基于贝塔分布的拟合优度检验算法。在高斯信道和瑞利衰落信道下对所提算法进行仿真,并与已有盲频谱感知算法仿真结果进行对比,所提算法具有更好的检测性能,且不需要主用户信息,不用进行特征分解,不受噪声方差影响。

正态独立统计量状性分析

两独立子样X_1,……,Xn_1,Y_1……,Yn_2分别服从N(μ_1,σ_1)和N(μ_2,σ_2),对于统计量T(△)的状性在n_1,n_2→∞,n_1/n→λ,0<λ<1条件下进行分析,得到如下四个结论.

多重共线性的解决:剔除变量的新标准

当使用剔除变量法解决线性回归模型的多重共线性问题时,根据方差膨胀因子的大小来选择被剔除变量是存在缺陷的。解释变量显著性检验的t统计量的绝对值大小反映了该解释变量对被解释变量的贡献程度的大小,因此可以将t统计量绝对值作为剔除解释变量的依据,从而得到一类多重共线性的解决办法。

阈值协整中内生性解释变量下参数推断的比较

在阈值协整解释变量具有内生性下,OLS估计量具有非标准的极限分布,大大妨碍了协整参数的约束性检验。文章利用三种修正的估计法——FM-OLS、CCR和DOLS来估计阈值协整参数,并据此构造相应的约束性检验统计量,这些统计量都具有标准的极限分布。通过Mon?te-Carlo模拟,发现OLS估计量的分布不随样本容量增大趋于正态分布,而FM-OLS、CCR和DOLS都呈现出趋于正态分布趋势,其中FM-OLS趋于正态分布所需要的样本容量最小。模拟中也发现FM-OLS外,其他所有t统计量都有严重的过度拒绝原假设概率,FM-OLS法在样本容量较大时有过度接受原假设倾向。

改进的T^2-BIC说话人二级分割算法

针对传统T2-BIC算法累积误差较大、召回率不高的问题,提出一种改进的T2-BIC说话人二级分割算法。第1级采用改进的滑动窗口检测搜索窗中的T2统计量峰值,利用贝叶斯信息准则(BIC)对峰值进行确认,第2级利用分步解决的思想处理由于BIC可信度过低而漏选的分割点。实验结果表明,与同类算法相比,该算法分割效果较好,准确率、召回率和综合性能都有所提高。

基于多元质量控制限的卷烟均质化评价方法研究

为探讨多点生产卷烟产品多指标相似性评价方法,对2个卷烟品牌A(三类烟)、B(四类烟)在2009～2010年的常规质量检测数据中的三个烟气成分指标(焦油、烟气烟碱、CO),进行相似性评价,计算其马氏相似系数和Hotelling T2统计量.通过建立两个品牌马氏相似系数与Hotelling T2统计量之间的曲线回归模型,确定出两个牌号各生产厂家相似性控制限的置信水平和σ倍数.结果表明:A牌号(三类烟)各生产厂家在焦油、烟气烟碱和CO三个指标上的相似性控制限置信水平为0.999 999 998 985 879,σ为6.107 171 74倍;B牌号(四类烟)各生产厂家在焦油、烟气烟碱和CO上的相似性控制限置信水平为0.999 999 999 517,σ为6.224 531倍.该相似性控制限的提出为多点生产卷烟产品多指标相似性评价提供方法.

扭矩测量系统变差分析初探

介绍了扭矩测量系统偏倚分析的具体运作方法,并通过柴油机螺栓拧紧扭矩测量系统实际案例,详细阐述了样本选择、原始数据的采集及数据的计算与分析等。

基于Tukey法改进时间序列平稳性检验的分段检验法

在分析传统时间序列分段检验理论不足的基础上,文章提出了基于Tukey法改进时间序列平稳性检验的分段检验法。在对各段均值与协方差函数相等的检验中各构造一个t化极差统计量,减少检验犯第一类错误的概率,从而降低了平稳序列被误判为非平稳的概率,提高了分段检验方法的有效性。

基于T^2统计量的Phase Ⅰ线性轮廓局部变化变点识别方法

研究Phase Ⅰ线性轮廓的局部数据发生变化时的变点识别问题。通过分割轮廓,将各段轮廓特征值视为多元变量,结合T2统计量设计变点识别方法。仿真性能比较研究的结果表明当线性轮廓的斜率或截距出现局部变化时,新方法的变点识别能力优于现有方法。因此本方法是一种有效识别线性轮廓局部变点的Phase Ⅰ分析工具。

我国东部近百年夏季雨型的大气环流和海温场特征

根据新划分的 1 90 0～ 1 998年东部夏季雨型序列 ,分析了与各类雨型相对应的北半球海平面气压场和海表温度距平场的特征。指出不同雨型对应着不同的环流场和海表温度距平场 ,而且存在着差异的强信号区。

选择最优回归模型的快速算法

从大型回归模型中选择最优回归存在两大困难:一是计算量大,计算难实现,二是计算误差大。本文针对C_p准则,给出了一种快速算法,就一大类问题,克服了上述困难。

基于加速因子不变原则的失效机理一致性检验

针对加速试验中产品的失效机理是否发生改变的问题,基于加速因子不变原则,研究了工程上应用较为广泛的Weibull寿命分布失效机理一致性的检验方法。将Weibull分布转化为I型极值分布,进而研究极值分布尺度参数的统计检验方法,并采用尺度参数的Ansari-Bradley方法进行检验。结合Arrhenius加速模型,基于最小二乘法估计、回归系数的性质构造t统计量,实现对加速因子与分布参数的统计检验,判别失效机理发生改变的应力。仿真模型验证了所提检验方法的有效性。

用Excel实现单个正态总体均值的假设检验

单个正态总体均值的检验是假设检验中最基础的内容.通过证明两个总体均值之差假设检验的特殊情形和单个正态总体均值检验的一致性,提供了用Excel进行单个正态总体均值的检验的一种便捷方法.

max U_r方法的改进

对二水平的正交饱和设计统计分析中的max Ur方法进行了更深入的分析,指出了其优点与缺点。然后引入t_统计量对max Ur方法存在的一些问题进行了改进。通过举例模拟结果验证了改进的重要性。

基于相对主元分析的动态数据窗口故障检测方法

传统主元分析方法量纲标准化后常常无法进行有效的主元提取。基于相对主元分析故障检测方法,其控制限只与保留的主元个数和置信度有关,因而不能满足时变、非稳定的过程监控要求。针对这些问题,本文提出了基于相对主元分析的动态数据窗口故障检测方法,该方法通过引入一个权值将传统构建控制限的方法和动态数据窗口相结合。最后应用到风力发电系统故障检测中,有效地检测出故障,并减少了误报情况。

基于改进豪斯多夫距离的非参数轮廓变点识别

轮廓监控中的变点识别问题是统计过程控制的重要研究内容。以非参数轮廓数据为研究对象,运用图像特征识别的豪斯多夫距离测量了样本轮廓之间的特征差异,设计了改进方法,提出了基于二维空间的改进豪斯多夫距离算法,以识别非参数轮廓变点。大量的仿真与论证表明,改进方法在识别变点位置和稳定性方面具有优异的性能。

主元分析在航空发动机关键系统状态识别中的应用

针对航空发动机结构复杂、运行工况恶劣、监测参量众多等因素,导致对其健康状态难以准确识别问题,提出了基于主元分析的健康状态识别监测方法;首先,对通过专业试验平台采集的试验数据进行预处理,在此基础上,采用主元分析方法对其进行深入分析,运用主元贡献率计算主元个数,并据此构建状态识别模型,确定T2统计量和SPE统计量;以确定的T2统计量和SPE统计量作为航空发动机气路系统状态健康与异常识别的标志,对航空发动机气路系统健康与否进行识别研究;研究结果表明,该方法可以很好识别出航空发动机气路系统的运行状态,对航空发动机实际运行状态的识别具有重要的工程应用价值。

福建省居民收入和消费模型及其预测

本文在讨论了影响居民收入和消费的因素基础上，应用预测的理论和方法，建立了居民实际收入的ＡＲＩＭＡ模型，居民消费总额、居民消费水平等计量经济模型，并利用这些模型预测了各种居民收入和消费的经济指标从９６年至２０００年的预测值。