可加危险生存治愈模型的估计

最近以来,可加危险(AH)模型被广泛地应用于生存分析数据,模型的协变量可以假设为时间独立或时间相关.基于混合、非混合治愈模型和“不正确”的比例危险模型,本文将上述的可乘危险模型延伸到可加的危险模型,这里的模型可以允许含治愈部分的生存数据的存在.“不正确”的AH模型的模型识别和参数估计也在文中进行了讨论.     

半参可加部分线性EV模型中参数的经验似然比检验

考虑半参可加部分线性EV模型中参数部分的检验问题,提出了经验似然比检验统计量,得到了原假设成立下统计量的渐近卡方分布,方便使用．     

部分线性可加模型的约束估计

文章讨论部分线性模型在约束情况下的估计问题.在一般的线性约束条件下利用两种方法构造参数分量的约束估计;当参数部分附加随机约束条件时,依据混合估计方法与Profile最小二乘方法,构造参数分量的随机约束估计;讨论一般约束估计和随机约束估计的关系.     

部分线性可加模型基于backfitting方法的岭估计

作为部分线性模型和可加模型的推广,部分线性可加模型是一类应用广泛的半参数模型.本文主要考虑该模型在线性部分自变量存在共线性情形下的估计问题.首先我们构造了参数分量的岭估计,其次我们构造了含有约束条件时的岭估计.     

半参数可加模型参数的Bayes估计

研究了半参数可加模型参数的Bayes估计问题.导出了半参数可加模型中参数的Bayes最小风险线性无偏估计,同时研究了其均方误差矩阵准则下优于Profile最小二乘估计的优良性.     

定向非均衡模型的估计

讨论了样本分割已知的一类非均衡计量经济模型———定向模型的估计问题。文中给出了一种估计方法,并证明了所作的调整满足无偏性要求。     

可加模型中低维分量核估计的强相合性

该文采用Ｌｉｎｔｏｎ ＆ Ｎｉｅｌｓｅｎ（１９９５） 提出的基于边际积分的直接估计法，给出了可加模型中可加分量的核估计． 在应变量一定的矩条件下，建立了这种估计的强相合性．     

威布尔脆弱性比例危险模型的等级似然估计和应用

针对包含右删失的纵列生存数据,建立了威布尔分布的脆弱性半参数比例危险模型,为避免边际似然的积分运算,采用等级似然方法估计协变量系数和随机效应的实现值,采用调整的轮廓等级似然方法估计随机效应分布参数。并且通过模拟研究将威布尔脆弱性模型和对数正态脆弱性模型以及伽马脆弱性模型作了比较,发现威布尔分布最适合半参数比例危险模型的脆弱性因子的分布设定。最后,将建立的模型用于分析肾病感染数据和烧伤病人皮肤移植数据,结果表明威布尔脆弱性模型都给出了不弱于伽马脆弱性模型和对数正态脆弱性模型的估计结果,而且威布尔脆弱性模型有助于诊断异质性问题。     

Cox比例风险模型的桥估计

在经济领域和生物科学领域的研究中,经常会遇到包括有变量指标多、样本量大的数据集.一般来说,在一个复杂模型中如果包括有很多微不足道的变量,统计结果往往很难解释.因此,为了减少这种误差,在没有先验的专业知识情况下,研究变量的选择方法非常重要.Cox比例风险模型是生存分析中重要的模型之一.本文将桥估计的变量选择方法应用于Cox比例风险模型中,该方法使用的惩罚函数是p∑j=1｜βj｜γ.用桥估计方法估计未知参数和变量选择,在一定条件下,讨论了基于惩罚部分似然的桥估计方法在Cox比例风险模型中的Oracle性质,即：相合性和渐近正态性.     

参数已知比例可加模型的平均估计

讨论比例可加模型的非参数估计.首先,由局部线性方法给出初始值,然后,通过平均初估计定义了函数的平均估计;进一步,研究了平均估计的渐近正态性.     

淮南矿区矿井水害调研分析

通过对淮南矿区矿井水害调研,划分出淮南矿区主要存在的矿井水害类型,分析了其充水因素及其对煤炭资源安全开采的影响程度,同时,总结出了深部资源开采所带来的新的水害防治问题,并提出了今后水害防治工作方向。     

可加混料模型参数估计A—最优正交区组设计

对于含有过程变量的二阶可加混料模型，研究了参数估计的Ａ－最优正交区组设计，借助计算机求解非线性规划问题，一般地给出了ｑ分量二阶可加料模型的Ａ－最优正交区组设计。     

基于电化学机理模型的锂离子电池参数辨识及SOC估计

采用Fisher信息矩阵进行参数可辨识性分析,解决了参数的辨识问题,进而提出了基于简化电化学机理模型SP2D(simple pseudo-two-dimensional)的SOC(电池电量)在线估计方法。实验表明,该SOC估计方法较基于等效电路模型(一阶RC模型)的SOC估计方法,可将SOC估计的平均误差减小近30%,而在电池放电中后期更可减小达60%,有效解决了在电池全工作范围内的SOC高精度估计问题。     

一类双函数系数ARCH-M模型的经验似然估计

针对一类双函数系数自回归条件异方差-均值(ARCH-M)模型的估计问题,提出一种基于经验似然的估计方法;在该估计方法中,所提出的模型允许金融时间序列的风险效应和收益效应同时为某一变量的函数结构,可以有效地刻画金融时间序列的风险和平均收益之间的关系,具有较广的适应性;同时,与经典矩估计法和极大似然估计法相比,基于经验似然的估计方法具有独特的优势,可以充分考虑金融序列的异方差性,并且所构造的置信区间不涉及任何渐近方差的估计,因此具有较好的稳健性和有效性;在一些正则条件下,对所构造的经验对数似然比统计量及函数系数估计量的渐近分布进行了理论分析;结果表明：关于风险效应函数系数和收益效应函数系数的经验对数似然比统计量均渐近收敛于中心卡方分布,同时函数系数估计量渐近收敛于正态分布;进而对风险效应函数系数和收益效应函数系数分别构造了相应函数系数的逐点置信区间。     

函数型部分线性可加模型及其估计

对于函数型回归模型,提出一种更一般的半参模型,这个模型能够同时克服参数模型和非参数模型的不足,从而获得更稳健的估计。研究了函数型部分线性可加模型中的参数估计问题,并且建立了估计量的渐近性质,同时推广了现有文献中的相关结果。     

盐的固结与防治

文章针对盐固结这一普遍现象,运用固体表面化学原理,揭示了盐的固结机理,提出了“交联—溶解—交联”的接点模型。用此模型观点,对影响盐固结的主要X因素进行了系统研究与试验,得出了水份、温度、压力、杂质等因素的影响顺序,并在此基础上提出了适合中国制盐实际的防止盐固结途径—添加剂法,为解决长期困扰盐业的盐固结问题提供了明确的思路。     

参数已知比例可加模型的M-估计

讨论比例可加模型的非参数估计。首先,使用局部线性方法和平均方法给出了未知函数的初估计,然后利用回切方法,定义了未知函数及其导函数的M-估计;进一步,研究了该稳健的M-估计的弱相合性与渐近正态性。