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[期刊] 统计与决策
[作者]
宇世航 崔继贤
一、引言设样本!X1,X2,…,Xm’与!Y1,Y2,…,Yn*之间相互独立,分别取自同方差正态总体X～N(μ1,σ2)和Y～N(μ1,σ2),我们所要考虑的问题是检验
[期刊] 统计与决策
[作者]
习代青 肖洪策
文章采用拟极大似然法估计了一类长记忆时间序列模型的单均值变点,在变点大小固定和变点收缩两种情形下分析了估计量的渐近性质。研究发现,变点大小与长记忆性之间存在一种权衡关系。具体而言,当变点大小固定时,变点估计量是不相合的,而变分点估计量是T-相合的；当变点收缩时,变点估计量的收敛速度依赖于记忆参数d,估计量的极限分布得以推导。最后,蒙特卡洛实验和实证分析验证了所提理论结果的有限样本表现。
[期刊] 统计与决策
[作者]
卢静莉 丁昌江 闫在在
文章定义了一种使用双辅助信息的估计量,研究了这一估计量的均方误差,证明了在一定条件下新定义的估计量优于DesRaj双辅助变量回归估计量。并且从数值角度得到了验证。
关键词：
双辅助信息 回归估计量 均方误差
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
赵汀 周宝良
Sanger测序法测序目的基因常包含有目的基因和载体序列,为了快速去除测序目的基因载体序列,提出了一种新的目的基因载体序列去除方法并开发了程序Vector cleaner。首先利用该程序批量读取引物信息和目的基因测序序列;其次,程序在所读取的引物序列上建立引物半长的滑动窗口来产生种子,通过计数种子与测序序列的匹配次数,定位引物位置和删除引物两侧的载体序列;最后,程序通过比较上游引物序列和其反向互补序列分别与测序序列匹配种子数,判断和转换正义链。使用Vector cleaner对12条GhVIN1基因测序序列进行去载体测试,并与Seqclean和SeqMan软件相比较。结果表明:Vector c...
[期刊] 统计与决策
[作者]
金浩 李彩彩 白会会
针对时间序列具备时变方差的特点，文章采用Ratio统计量研究了均值变点的检验问题。基于Cavaliere提出的广义中心极限定理，证明在原假设下统计量的渐近分布是广义维纳过程的泛函，并得到在备择假设下的一致性。为消除方差波动性对统计量检验的影响，提出时变方差的估计函数以增强其诊断功效。数值模拟仿真结果表明，基于估计函数的Ratio统计量不仅很好地控制了经验水平，没有出现水平扭曲，而且经验势也有较大的提高。最后，通过一组数据进一步验证了所给出的均值变点检验方法的有效性和可行性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
卢整智 施晓燕 宋爱民 何勇
针对ADF和PP检验对含有均值结构变点时间序列的“伪检验”问题，文章基于贝叶斯理论，先运用贝叶斯因子模型选择的方法检测时序结构变点位置，再在结构变点已知的情况下运用置信区间和贝叶斯因子两种方法检验序列是否存在单位根，并用Monte Carlo模拟方法进行仿真，验证该方法的有效性。研究发现：是否考虑均值结构变点对时间序列的单位根检验有着重要的影响，不考虑结构突变而进行常规的单位根检验会产生误判；贝叶斯方法能够有效检测含有均值结构变点时间序列的变点位置，并能提高单位根检验功效。
[期刊] 统计与决策
[作者]
金浩 高奎 张思
文章提出了一个改进的Ratio统计量来检测方差无穷重尾相依序列中可能存在的均值变点。基于广义泛函中心极限定理,在原假设下得到统计量的渐近分布,并在备择假设下证明了该检验的一致性。针对重尾指数未知且难以估计的特点,应用Bootstrap重抽样方法确定了统计量渐近分布的临界值。数值模拟结果表明:Ratio检验不仅能很好地控制经验水平,而且相比已有的均值变点检验方法,经验势也有较明显的提高。
[期刊] 统计与决策
[作者]
孟子健 马江洪
传统的k均值算法对初始聚类中心具有一定的敏感性,聚类结果会随着不同的初始聚类中心波动。针对这一缺点,文章提出一种选择初始聚类中心的算法,该算法首先计算数据对象两两之间的相异度函数,构造一种新的相异度矩阵,然后选取k个与其他数据对象相异度较低且个数最多的数据对象作为初始聚类中心。实验表明,在给定聚类个数k的情况下,这样改进后的k均值算法比随机选取初始聚类中心的传统k均值算法以及已经提出的其中一种改进的k均值算法有更高的准确率,且可消除对初始聚类中心的敏感性。
关键词：
k均值算法 初始聚类中心 相异度矩阵
[期刊] 情报学报
[作者]
韩客松 王永成
主题提取是文本处理的一项重要工作。本文首先分析了主题抽取中加权方法形成时的一些定量问题 ,然后提出了主题相关词一种非线性加权处理方法 ,对比实验结果显示它不仅是一种比较稳健的方法 ,而且能在一定程度上提高主题提取的正确率。
关键词：
主题提取 非线性 加权
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
杨莉萍 路松峰 胡和平 黄钰
针对DNA序列分类的分属问题,提出采用Fisher判别法进行分类。根据氨基酸分子的性质,构建DNA序列对应的特征向量空间,然后对训练集中的A、B两类DNA序列提取特征,建立Fisher判别函数。应用该判别函数对测试集中的182个DNA序列进行分类实验,结果表明该方法具有很好的分类准确度。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张亚宁 马军海
文章在压缩感知理论的框架下,利用最大似然估计建立时间序列预测数学模型,将参数估计归结为一个典型的压缩感知问题,再运用正交匹配追踪法求解出参数,从而进行时间序列预测。用该方法与ARMA模型分别对我国第三产业产值进行预测可知,此方法具有更高的预测精度,另外由于不要求数据的平稳性,因此也具有更广的适用范围。
[期刊] 统计与决策
[作者]
岳冬冬
同步波动强度是衡量数据序列之间波动关系的重要指标之一。文章在分析已有关于波动强度研究的基础上,提出了同步强度系数,并给出了定义和计算方法;分析了该指标的具体取值范围及含义,并发现同步强度系数可以同时反映数据序列之间的方向和数值强度两个方面特征;最后结合实例说明了同步强度系数的使用过程和分析步骤,认为同步强度系数的应用深度可以进一步挖掘。
关键词：
数据序列 波动 同步强度系数 水产品产量
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
江海洋 王莉
根据序列数据预测下次事件类型和时间是一个值得研究的课题.目前点过程强度函数算法仅从时间维度考虑背景知识和历史影响两个方面,没有从空间维度加入社交关系的影响.针对该问题,提出基于时空深度网络的社交化点过程的序列预测算法(SPSP算法).该模型首先运用双LSTM(long short-term memory)分别建模强度函数的背景知识和历史影响;然后经过联合层将双LSTM输出合并,生成事件类型和时间向量表征;最后在空间维度上加入社交关系网络影响,优化强度函数.通过深度时空社交网络的多次训练,得到最优网络模型.在新浪微博数据集上的实验验证算法的有效性,证明社交化点过程序列预测算法可高效准确预测出事件类型与时间.
[期刊] 统计与决策
[作者]
王志坚 王斌会
文章分析了基于假设检验的时间序列IO型异常值检测方法的不稳健性,提出了一种改进的方法,并利用R语言对异常值的个数分四种情况进行模拟研究,模拟结果表明:改进后的检测法检测能力显著提高。
关键词：
时间序列 异常值检测 IO R语言
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