简介：讨论了异方差半参数回归模型,建立了模型中参数β和非参数g（.）的小波估计,在适当的条件下,证明了β和g（.）的小波估计的渐近正态性.

简介：异方差性的消除方法是采用加权最小平方法进行参数估计，用自变量的幂函数的倒数形式作为权数对原模型进行加权：SPSS提供了权数估计的功能，但我们研究发现．SPSS提供的权数有时并不能消除异方差；我们的观点是．能够消除异方差的权数形式才是最有的权数。

简介：本文研究了含(α,c)型Fuzzy参数的回归预测模型,并将它推广为含此型参数的自回归情形.在确定参数时,不采用最小二乘法,而转化为求解—等价的规划问题,从而避免因参数不可微而引起的确麻烦。由此而建立的模型,将比经典模型包含更多的信息、

简介：空间自回归模型是空间计量经济学中处理空间相关性时常用的一类回归模型,本文主要考虑到自变量存在多重共线性时,空间自回归模型的参数应该如何估计。在主成分分析以及极大似然估计方法的基础之上,建立了一类针对模型未知参数的有偏估计,从而减少多重共线性对于模型求解的影响。本文引入数值模拟部分,说明了主成分估计方法对于处理多重共线性问题的有效性,同时引入波士顿房价数据实例,进一步验证了当多重共线性出现时,有偏估计结果较之极大似然估计更为合理。

简介：

简介：本文根据犯罪作用的机理,把犯罪现象看作是随机过程中的马尔柯夫过程。犯罪在各个年份中所产生的规模和水平,即立案数据,视为随机过程的一个实现,即随机过程的一个样本。为此提出了马尔柯夫过程的预测模型──自回归(AR)模型,作为犯罪的预测模型。本文介绍了自回归模型的形式,建立、识别、检验和怎样用于预测。自回归模型一旦确立,计算简单,并且能包含近期的诱发和控制犯罪的因素,预测结果较为准确。

简介：研究具广义边界条件、非均匀介质、各向异性和连续能量的板模型迁移算子A的谱.证明了K=A-B的相对紧性,在L1空间研究算子A的谱,以及占优本征值和严格占优本征值.

简介：为了改进用于分析大量影响因素的交通事故模型，采用基于马尔可夫链蒙特卡罗法和吉布斯抽样的条件自回归负二项模型来拟合过度散布性（由负二项过程拟合）、未观察异质性和空间相关性（由条件自回归过程拟合）．统计检验显示，由于具有更小的预测误差和更强的参数估计，条件自回归负二项模型优于条件自回归泊松模型、负二项模型、零膨胀泊松模型和零膨胀负二项模型．研究结果表明，交通事故率和死亡人数与车道数、曲线长度、车道年平均日交通量和降雨量成正比．最大限速和最近医院距离与交通事故次数成反比，而与死亡事故次数成正比，这可能是由于过高的速度会引发更严重的事故以及救援伤者时丧失较长时间．

简介：从多元线性回归模型的参数检验问题出发，结合带线性约束条件的多元线性回归模型的参数估计问题，通过建立虚拟变量回归模型，推导出单因素方差分析问题的检验方法，从而对方差分析的方差分解方法的理论依据作出了简单合理的解释。

简介：文章选取中国的上证综合指数和美国标准普尔500指数在2015年1月2日至2016年12月31日的数据作为研究样本,利用向量自回归（VAR）模型的Johansen协整检验和Granger因果检验方法,对中国股市和美国股市的联动性进行了实证研究分析。结果显示,中美两国股市具有长期均衡的正相关关系。

简介：方差公式在解数学题中有着极其广泛的应用，然而由于统计初步内容列入中学阶段的时间不长，因而用方差公式解数学题的资料很少，于是造成了一种错觉，好像学习方差公式仅仅是为了统计计算，别无他用．实则不然，下面笔者将方差公式在解方程组中的应用举例如下，以供参考．

简介：对于存在测量误差的面板数据自回归模型，首先讨论了POLS（PoolingOLS）和LSDV（leastsquareofdummyvariable）估计存在向零的衰减偏差及其非一致性，其次对于混合自回归模型和个体固定效应自回归模型给出了工具变量应满足的条件。研究发现这时工具变量的选择是十分困难的。

简介：以火灾统计数据中的火灾发生起数为研究对象,利用时间序列分析中的差分自回归移动平均模型对城市火灾进行预测。以北京市2000～2006年火灾数据为例,建立了乘积季节模型,进而预测了北京市2007年月火灾发生起数,并与实际值相比较,发现该模型预测结果较为准确,可用于对火灾作短期预测,预测结果可为消防部门的决策提供科学依据。

简介：本文综合近邻权函数法及最小二乘法，用两阶段最小二乘估计的方法得到了半参数EV模型中参数的估计量及其强相合性，渐近正态性。同时也得到了非参数函数的估计量及其强相合性，一致强相合性。

简介：令R是非交换的素环,I是环R的非零右理想,g是R的广义导子,满足[g（r^k）,r^k]n=0,r∈I,k,n是固定的正整数,则存在c∈U,U是环R的右Utumi商环,对适当的α∈C,满足g（x）=cx,且（c-α）I=0,特别地,有g（x）=xα,x∈I.

简介：研究Krylov子空间广义极小残余算法(GMRES(m))的基本理论，给出GMRES(m)算法透代求解所满足的代数方程组．深入探讨算法的收敛性与方程组系数矩阵的密切关系，提出一种改进GMRES(m)算法收敛性的新的预条件方法，并作出相关论证．

简介：研究了一类用于时间序列建模的混合自回归滑动平均模型，该模型是由m个ARMA分量经过混合得到的，给出了混合自回归滑动平均模型参数估计的期望极大化（EM）算法，从而得到了混合系数和分量模型的参数，通过仿真说明了其有效性。

简介：目的：通过对海南省人均卫生费用的自回归移动平均（ARIMA）模型预测，为地方卫生行政部门的科学决策提供参考。方法：利用Eviews5.0统计软件对时间序列数据进行处理和分析，建立ARIMA模型进行预测和检验。结果：ARIMA（3，2，2）模型为海南省人均卫生费用提供了较好的预测，模型反映人均卫生费用呈现逐年增长的趋势。结论：人均卫生费用逐年增长，海南卫生行政部门应合理控制卫生费用增长。

简介：本文提出了一个项目参与者数T是随机变量的广义合作网络模型，新节点与随机选择的节点合作，通过节点度演化所满足的马尔可夫性，利用马．尔可夫链的方法和技巧得到了度分布的精确解析表达式．并说，明了此广义合作网络不是无标度网络．

简介：本文研究了混合整数线性模型方差分量在无信息先验分布和有信息先验分布下Bayes估计，给出了混合整数线性模型方差分量无信息和：有信息先验分布下的极大后验估计和最佳Bayes估计。