国家自然科学基金(10271078)
- 作品数：7 被引量：17H指数：3
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- 基于隐变量的有限混合模型对有序数据的Bayes聚类分析被引量：1
- 2007年
- 本文基于隐变量的有限混合模型,提出了一种用于有序数据的Bayes聚类方法.我们采用EM算法获得模型参数的估计,用BIC准则确定类数,用类似于Bayes判别的方法对各观测分类.模拟研究结果表明。本文提出的方法有较好的聚类效果,对于中等规模的数据集,计算量是可以接受的.
- 徐勤丰俞燕孙鹏飞
- 关键词：聚类分析BAYES分析有限混合模型EM算法
- 均匀设计在多响应线性模型失拟检验中的最优性被引量：3
- 2007年
- 运用Khuri(1985)组合响应的方法,将Wiens(1991)的结论推广至多响应情形.证明均匀设计在对多响应线性模型作显著性检验时,在模型失拟情况下使检验的功效函数最小值达到最大,在模型未失拟情况下使检验的功效函数最大值达到最小.
- 张宣昊岳荣先
- 关键词：均匀设计
- 线性模型下相关变量的D_A-最优设计被引量：1
- 2005年
- 在一般线性模型下,首先给出一个条件,使得在其之下,一个具有一般方差的变量无关的D_A-最优设计在变量相关的情况下也是D_A-最优的；并且将这些结果应用于一个多响应线性模型,由此得到了在多响应模型下的D_A-最优设计的不变性条件。
- 张聪超岳荣先
- 关键词：广义线性模型
- 基于隐马尔可夫模型对LIBOR序列的贝叶斯分析被引量：4
- 2006年
- 本文借助贝叶斯方法,用隐马尔可夫模型(HMM)来拟合美元LIBOR(伦敦银行同行拆借利率)相对美联储基准利率的变动情况,用Gibbs抽样实现了模型的参数估计。我们将该模型用于对LIBOR的衍生金融产品的评价;并利用无套利原理预测美联储基准利率的变动。
- 孙鹏飞徐勤丰俞燕
- 关键词：隐马尔可夫模型贝叶斯方法GIBBS抽样
- 非参数Bayes样条回归被引量：5
- 2004年
- 对于非参数回归模型y=f(x)+ε,其中f(x)为光滑的连续函数.用样条函数来逼近 f(x),不具体选择结点的个数,考虑到结点个数的不确定性,给定结点个数一个均匀的无信息先 验,用Bayes模型平均的方法来估计f(x).得到了f(x)的Bayes估计和Bayes后验区间估计.
- 卢一强茆诗松
- 关键词：连续函数非参数回归模型BAYES估计样条函数
- 基于Dirichlet分布有限混合模型的Bayes聚类被引量：2
- 2006年
- 本文基于Dirichlet分布有限混合模型,提出了一种用于成分数据的Bayes聚类方法.采用EM算法获得模型参数的估计,用BIC准则确定类数,用类似于Bayes判别的方法对各观测分类.推导了计算公式,编写出程序.模拟研究结果表明,本文提出的方法有较好的聚类效果.
- 俞燕徐勤丰孙鹏飞
- 关键词：成分数据有限混合模型EM算法
- 多响应近似线性回归模型的Minmax稳健设计被引量：1
- 2006年
- 研究多响应变量近似线性回归模型的Minmax稳健设计问题．以响应变量均方误差阵的迹tr(MSEM)为准则,对回归方程系数采用广义最小二乘估计,进而利用最小二乘法得到最优逼近函数．从而将Huber(1975)的方法和Wiens(1990)的结果推广到多响应变量场合．最后考察了一个特例,即当回归变量间可能存在交互作用时的双响应二元曲面线性回归模型,得到了与Wiens(1990)较一致的结果．
- 刘欣岳荣先
- 关键词：稳健设计广义最小二乘估计
