ZI数据的统计分析综述

ZI(zero-inflated)数据就是含零过多的数据.从上世纪90年代以来,ZI数据在各个研究领域受到越来越广泛的重视,现在仍然是数据分析的热点问题之一.本文首先通过2个实例说明ZI数据的实际意义,然后介绍ZI数据分析的研究概况和最新进展.另外文章还系统介绍了各种ZI数据模型、ZI纵向数据模型及其参数估计方法,同时也介绍了ZI数据的统计诊断等问题,其中包括作者近年来的一些工作.最后,本文列出了若干有待进一步研究的问题.

ZI纵向计数数据模型的影响分析

基于EM算法和Laplace逼近,本文给出了研究ZI(即含0较多的)纵向计数数据模型的影响分析方法．为了识别含0较多的分组计数数据中的强影响点,本文将ZI纵向数据模型中取值为0的数据赋予一定的权重；而把随机效应看作缺失数据；在此基础上引入EM算法,从而应用完全数据对数似然函数的条件期望以及相应的Q距离函数进行影响分析；并进一步应用Laplace逼近方法简化EM算法中的积分计算．在此基础上,基于数据删除模型和局部影响分析方法导出了适用于ZI纵向计数数据模型的诊断统计量．本文也通过实际计数数据的例子验证了诊断统计量的有效性．

半参数ZI负二项回归模型的全局影响分析

基于数据删除方法研究了半参数ZI(zero-inflated)负二项回归模型的全局影响问题.得到了数据删除下参数估计的一阶近似,同时得到了广义Cook距离、WK统计量、似然距离及其一阶近似.最后通过随机模拟说明了所得诊断统计量的有效性.

备件消耗信息的鱼雷贮存可靠性评估

鱼雷服役后属于长期贮存装备,那么开展其贮存可靠性研究具有重要意义。针对鱼雷备件信息较易获得的现实,开展了其备件消耗数据结构的分析研究,提出了基于成败型数据处理鱼雷贮存失效数据的方法,并且结合Z IP模型的思想建立了鱼雷的备件统计模型,并利用矩估计方法对鱼雷贮存可靠性进行了评估。最后利用计算机进行了大量的数据仿真,通过与真值对比分析验证了方法的可行性,可以较为客观地评估鱼雷贮存可靠性。

基于物联网技术的数据采集模块设计

根据目前国内高耗能建筑缺少有效的能源监测计量的现状,本文提出了一种基于物联网技术的通用型数据采集模块设计方案。该方案基于物联网技术,采用无线组网方式和模块化结构,架构简单、组网便捷、便于建设和改建、易于推广,能解决很多区域无网络和GPS信号不好的区域的能耗采集。

基于备件需求信息的使用可靠性评估

针对许多长期贮存产品的现场使用可靠性信息收集困难.相对其备件需求信息较易收集到的现实,利用备件需求信息对该类产品的使用可靠性进行了评估.为了能够客观的评估产品的使用可靠性,首先对长期贮存产品的备件消耗数据结构进行了重点研究,得出了数据结构符合典型ZI数据的结论.在此基础上,结合工程上造成该类数据类型出现的原因,对不需求备件的产品进行了重点考虑,进一步建立了产品备件需求的统计模型.其次,结合工程经验和历史信息,提出了模型参数的先验分布,并利用Bayes方法给出了产品备件需求信息的处理方法.最后利用计算机模拟验证了该方法能够较好的评估产品的使用可靠性以及其适用性.

基于EMIF的数字化大学区域集成设计

遵循教育部新近推出的EMIF规范,从根本上解决了学校信息系统集成中由于各个子系统的数据格式不一致,难以集成的问题。结合教育管理软件的特点,基于集群思想对规范中的核心部件区域集成服务器进行了方案设计,实现了一个分布式异构环境下数据共享和互操作平台。采用组件化的设计思想,各层之间松散耦合,做到即插即用,最后提出方案实现中的一些技巧。