左截断右删失数据下尺度参数与协变量相关时广义指数分布的估计及应用

在左截断右删失数据类型下,当时间变量T服从广义指数分布时,针对尺度参数是否受协变量影响建立两种模型,并用极大似然估计法给出参数估计,用Newton-Raphson算法求解参数估计.将两种模型分别应用到变压器寿命数据集和Channing house数据集中,得到了其生存函数和风险函数.     

基于免疫粒子群的K均值聚类算法

粒子群算法是一类高效求解连续函数优化的随机搜索算法,在K均值聚类算法中得到广泛应用,但是在群体进化后期容易陷入局部极值,针对算法缺点,提出了一个新的聚类算法--基于免疫过程的粒子群K均值聚类算法,并将此算法与K均值聚类算法和粒子群K均值聚类算法进行比较.理论分析和数据实验证明,该算法有较好的全局收敛性,不仅能有效的克服传统的K均值聚类陷入局部极小值的缺点,而且全局收敛能力优于基于粒子群的K均值聚类算法.     

基于Logistic回归和神经网络比较的咽喉反流疾病的精准预测

数据来自吉林大学第二医院193位病人的反流症状指数评分量表(RSI)数据,应用Logistic回归模型与神经网络模型对咽喉反流疾病进行预测.首先对数据进行预处理和相关性检验,再将数据按7:3拆分成训练集和验证集,最后通过Logistic回归模型和神经网络模型两种方法对咽喉反流疾病进行预测.结果表明,Logistic回归模型的预测准确率为99.39%,神经网络早停止法训练出的模型预测准确率最高为98.61%.因此,Logistic回归模型对咽喉反流性疾病的预测更加准确,为咽喉反流疾病的高效识别奠定了基础.     

吉林省金融发展与经济增长的关系实证分析

基于VAR模型及其协整分析,利用Granger因果检验法,对吉林省金融发展与经济增长的关系进行实证分析。实证结果表明,吉林省金融发展不是经济增长的格兰杰原因,即金融发展没有推动经济增长,而经济增长没有促进金融的发展;但吉林省金融发展与资本市场发育程度具有双方向的格兰杰因果关系,即金融发展推动了资本市场发育程度,同时资本市场发育程度也推动了金融发展。     

基于贝叶斯Cox分段指数模型的烧伤感染时间分析

研究在右删失数据下,基于贝叶斯分段指数模型的Cox回归.在删失数据下建立Cox比例风险模型,估计出协变量对感兴趣事件的影响程度.对于Cox模型中基准风险函数,这里采用分段指数方法.对基准风险函数所在区间分段,在每一段上用指数估计基准风险函数,又运用了贝叶斯的方法,对基准风险函数中的参数进行贝叶斯估计,得到更合理的估计结果.最后将该方法应用于烧伤病人的实际数据中,所得结果对烧伤后的治疗具重大实际意义.     

基于岭回归和Lasso回归的螺纹钢期货价格实证分析

期货是金融市场的重要组成部分,期货的交割通常是在一段时间后进行,因此对于期货价格预测显得尤为重要,其中螺纹钢期货价格预测成为提高我国钢铁产业竞争力的重要举措.通过对螺纹钢期货结算价及其影响因素的数据进行分析,分别利用岭回归和Lasso回归两种方法消除共线性的影响,得到两种修正多元回归模型,应用两种修正多元回归模型分别对螺纹钢未来一周的期货价格进行预测,并与真实价格进行比较,最终发现基于两种方法得到的模型预测准确率均高于95%以上,且基于Lasso回归方法的拟合效果更好,证明构建的两种回归模型对螺纹钢价格的走势与预测均有重要的参考价值.     

广义极值回归模型下现状数据的贝叶斯估计

广义极值分布自提出以来就受到众多学者关注,它可以用于拟合某些寿命数据,在医学、 工程和气象等领域应用很广泛.本文主要在区间删失I型数据,即现状数据下研究三参数广义极值模型的贝叶斯回归分析.基于广义极值分布的位置参数引入协变量,建立位置参数与生存时间的贝叶斯回归模型,并采用Gibbs抽样和MH算法相结合的MCMC方法,从...     

基于小波分解的高频金融时间序列预测

对上证指数数据进行多分辨率分解以满足平衡性条件,进而对各个尺度下的数据分别用ARMA模型进行拟合。利用拟合后的模型进行预测,与实际值相比得到了较为满意的结果。     

基于Copula函数的风险度量和保费定价模式

在修正确定等价风险度量方式的基础上,应用Copula连接函数,将组合投资各风险之间的相关性考虑在保费定价和风险度量中,提出一种基于Copula函数以及单个风险是混合分布时基于Copula函数的风险度量和保费定价模式,并证明了其满足的性质.