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基于Bayes方法的INAR(1)模型参数估计（2010年）

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简介：
本文利用Bayes方法对一阶整值自回归(INAR(1))模型进行参数估计，探讨了该模型在统计推断中的应用及有效性。 利用Bayes方法研究INAR(1)模型的参数估计，并给出了模型参数的Bayes估计因子。通过数值模拟将该方法与Yule-Walker估计、条件最小二乘估计以及条件极大似然估计进行了比较，结果表明在某些情况下，Bayes估计优于其他方法。

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  • 基于Bayes方法的INAR(1)模型参数估计（2010年）
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    本文利用Bayes方法对一阶整值自回归(INAR(1))模型进行参数估计，探讨了该模型在统计推断中的应用及有效性。 利用Bayes方法研究INAR(1)模型的参数估计，并给出了模型参数的Bayes估计因子。通过数值模拟将该方法与Yule-Walker估计、条件最小二乘估计以及条件极大似然估计进行了比较，结果表明在某些情况下，Bayes估计优于其他方法。
     
  • 改进的变系数EV模型中系数参数核估计方法（2010年）
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    本文提出了一种针对变系数EV模型的改进型核估计方法，旨在提高系数参数估计的精度与效率。研究通过理论推导和数值模拟验证了该方法的有效性。 对变系数EV模型的估计问题进行了深入研究，并利用核函数法与广义最小二乘法通过迭代方法改进了变系数EV模型中的系数参数估计。首先，将一步核估计B0(ti)(i=1, …,n）代入模型中，然后用广义最小二乘法得到B的第二步估计为B=s-1Xt(Y-g0(T))。接着，再把这一步的结果带回到原模型中，并通过定义最终的估计值：B0(t)=1/u0 ∑wni(t)(Yi-XtB)，将B(ti)还原成B0(ti)的形式。在适当的正则条件下证明了该方法具有相合性和一致相合性。最后，使用Matlab进行了模拟研究，结果显示这种方法是有效的。
     
  • Schwartz-Smith 2因子模型参数估计：基于Schwartz-Smith (2000)的模型估算方法...
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    本文介绍了基于Schwartz-Smith (2000)模型的两因子模型参数估计方法，详细阐述了该模型的应用及其在能源市场中的重要性。 使用最大似然估计（MLE）及卡尔曼滤波器来估算Schwartz-Smith (2000) 论文中提出的商品价格短期变化与长期动态的二因子模型参数。根据这些估计出的参数生成两个因子，并允许用户依据每日数据选择不同的频率，以及在提供的总数据集子样本上进行模型估计，在其中添加或删除某些未来合约，同时设定初始猜测为参数和状态值。 此代码还运行几何布朗运动（GBM）及奥恩斯坦-乌伦贝克(Ornstein-Uhlenbeck) 模型的估算以作为基准。通过对数似然分数、LR检验以及p值来比较Schwartz-Smith二因子模型与两个一因子模型，并计算生成未来曲线和实际观察到的曲线之间的误差统计（包括平均误差、绝对误差及标准差）。 最终，这两个状态变量在图表中展示出来。编写此代码是为了支持我的硕士学位论文研究工作。
     
  • 基于层次分析法的教育评估指标模型 (2010年)
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    本研究运用层次分析法构建了教育评估指标模型，旨在提供一套系统且量化的评价框架，以优化教育资源配置和教育质量。 针对现行学生评教指标体系缺乏二级评教指标的权值设定问题，我们运用层次分析法建立模型并进行一致性检验，为各级教学评价指标提供了合理的参考权重。这将有助于进一步分析和利用评估数据。
     
  • 基于EM算法的混合高斯模型参数估计
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    本文介绍了一种利用期望最大化（EM）算法进行混合高斯模型参数估计的方法。通过迭代优化，该方法能够有效地确定数据分布中的多个高斯成分及其权重，适用于复杂数据集的概率建模与聚类分析。 EM算法在混合高斯模型的参数估计中的原理与实现方法（使用Matlab）；源码实现了利用EM算法进行K均值问题的参数估计以及用于混合高斯模型参数估计的功能。
     
  • 基于随机方法的海浪模型仿真（2010年）
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    本研究采用随机方法构建海浪模型，旨在通过计算机仿真技术模拟海洋波浪运动特性，为海洋工程提供有效数据支持。发表于2010年。 针对海浪运动对浮体影响的随机性问题，本段落提出了一种实时仿真海浪信号的方法。通过使用随机海浪数学模型，并采用频率等分法来描述海浪特性，在Matlab软件中实现了较为理想的海浪模拟结果。在此基础上，还进行了简单的波倾角及其变化速率的仿真工作。研究结果显示，该方法能够满足实时仿真的需求并具有较高的精度，可以提供可靠的海浪扰动信号。
     
  • 逆问题理论及模型参数估计方法论
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    本研究探讨了逆问题理论及其在复杂系统中的应用，并提出了一套有效的模型参数估计方法，为科学研究和工程实践提供了新的视角与工具。 《Inverse Problem Theory and Methods for Model Parameter Estimation》（模型参数估计的反问题理论与方法）一书由阿尔贝特·塔兰托拉撰写。该书为PDF格式，内容用英文编写。
     
  • 基于ARMA模型的功率谱估计方法
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    本文介绍了基于ARMA模型的功率谱估计方法，通过优化参数选择和算法实现，提高了信号处理中的频率分辨率与精度。 使用ARMA方法进行谱估计的过程是：首先用一个无穷阶的AR模型来近似MA模型（通过Burg算法实现）。求得的AR模型参数可以视为时间序列数据，这样就可以将MA模型视作线性预测滤波器，并进而计算出MA模型的参数。最后，根据这些参数得到ARMA功率谱。
     
  • 基于分数阶理论的锂离子电池动态模型与参数估计方法
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    本研究提出了一种基于分数阶理论构建锂离子电池动态模型的方法，并探讨了相应的参数估计技术，旨在提高模型精度和适用性。 基于分数阶理论的锂离子电池动态模型及其参数辨识方法由吴红杰和袁世斐提出。该数学模型是进行锂离子电池荷电状态（State of Charge, SOC）估计及充放电功率计算的重要基础，在实际应用中发挥着关键作用。为了进一步提高其准确性和实用性，相关的研究工作正在进行之中。
     
  • 非参数估计的模式识别方法PPT
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    本PPT探讨了非参数估计在模式识别中的应用，介绍了相关理论基础、算法实现及实际案例分析，旨在为研究者和学生提供深入了解与实践指导。 模式识别中的非参数估计是一种统计方法，在不需要假设数据分布的具体形式的情况下进行数据分析和建模。这种方法特别适用于当理论模型无法准确描述实际问题或者样本量较小的情况。非参数估计技术包括但不限于核密度估计、最近邻算法等，它们能够灵活地适应各种复杂的数据结构，并且在模式识别任务中展现出强大的应用潜力。