江苏省自然科学基金(BK2012459)
- 作品数：6 被引量：6H指数：2
- 相关作者：曹春正王雅慧朱晓欣孟香楠张博更多>>
- 相关机构：南京信息工程大学更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金教育部人文社会科学研究基金更多>>
- 相关领域：理学天文地球更多>>
- 含方程误差的重复测量误差模型参数估计被引量：3
- 2013年
- 对于测量误差模型,协变量和响应变量真值之间可能不存在完全匹配关系,引入方程误差可以解决此类数据建模问题.本文针对重复测量数据,研究测量误差模型的建模和估计问题,给出含有方程误差时参数估计的EM算法,同时获得基于Fisher信息阵的参数估计渐近协方差矩阵.模拟计算和实例分析的结果说明了本文估计方法的有效性和考虑方程误差的重要性.
- 朱晓欣孟香楠曹春正
- 基于高斯过程函数型回归模型的日最高气温研究被引量：2
- 2016年
- 极端天气是目前社会热点问题.利用高斯过程函数型回归对北京,上海等10个城市近年来夏季日最高气温进行整体建模.选取城市地理位置信息作为均值函数解释变量,时间和降雨信息作为高斯过程协方差结构解释变量,充分利用模型能够同时捕捉均值和协方差结构的优势,解决多地区日最高气温的整体建模和同步预测问题.研究表明,高斯过程函数型回归模型在随机预测,外延预测,k步预测,以及对于训练数据集以外城市的预测均有较好的效果,且优于一般的函数型数据模型.
- 张博曹春正朱晓欣朱连华
- 关键词：降雨函数型数据高斯过程
- 含方程误差的异方差重复测量误差模型参数估计
- 2015年
- 对于含测量误差的重复测量数据,协变量与响应变量真值之间可能不存在完全匹配关系,即存在方程误差.且变量真值的测量误差方差可能与样本的某种特征有关,即存在异方差性.以此类数据为驱动,讨论了含方程误差的异方差重复测量误差模型的建模和估计问题,基于EM算法给出了模型参数的显式极大似然迭代估计.最后通过模拟计算和实例分析,讨论了模型和估计方法的有效性.
- 曹春正徐越王雅慧
- 关键词：异方差极大似然估计EM算法
- 响应变量随机缺失下部分线性单指标模型的非参数判别检验
- 2013年
- 研究了响应变量随机缺失情况下部分线性单指标模型的非参数部分检验问题,检验非参数部分预测变量同响应变量之间是否存在非线性关系.用参数和非参数函数的借补估计对缺失响应变量进行插值,并基于借补估计构造了广义似然比检验统计量,证明了其渐近分布性质.
- 来鹏
- 含无误差协变量的重复测量误差模型及其应用
- 2016年
- 文章讨论响应变量和部分协变量含测量误差的重复测量数据的建模和估计问题,获得参数极大似然估计的EM迭代算法以及估计量的渐近协方差矩阵,并利用Monte-Carlo模拟说明估计的有效性和模型的价值。最后,将研究理论用于处理气象数据的测量误差校正问题。
- 曹春正孟香楠王雅慧
- 关键词：极大似然估计EM算法
- 含方程误差的重复测量误差模型参数的假设检验被引量：1
- 2016年
- 含方程误差的重复测量误差模型解决了协变量真值与响应变量真值之间存在的不完全匹配问题。为使中小型样本量下的假设检验结果更为准确,文章基于多元正态分布推导改进形式的Skovgaard似然比检验统计量,提高其在原假设下收敛到卡方分布的渐近速度,并应用该检验统计量对重复测量误差模型中回归参数的显著性进行假设检验。模拟研究的结果表明改进的似然比检验统计量在有限样本检验下的优越性;实例分析中通过检验气温与气压之间回归参数的显著性来说明该方法的实用性。
- 王雅慧曹春正
- 关键词：多元正态分布
