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随机截断数据的非参数积累生存风险估计的强相合性

引言 设X:,…,X。和Y:,…,y。是二个独立同分布(i .i.d)的非负随机变量序列,并且此二序列是相互独立的。在许多实际问题中我们真正得到的数据是(z,,d,),…, (Z。,d。),其中 Z。=min(X‘,Y‘) d‘=I:x*‘丫;〕i=l·2,…,。在本文中I〔.;总表示一个示性函数。 设X的分布函数和密度函数分别为F(t)和f(t),那么生存函数和生存风险函数分别为 S(t)=1一F(亡) 入(t)=f(t)/(1一F(t)) 又设P(Yt)二G(t)且P(Zt)=H(t),显然H(t)=〔z一F(t)〕G(t)二S(t)G(t),其中F(t)(或f(。))和G(t)均是未知的。在生存分析中,一个重要的问题是估计生存风险函数入(t)。此问题的难度从本质上讲几乎与估计一个密度函数的难度一样。一个较容易的问题是估计积累风险函数A(,)=!;、(u)‘u=一,ns“,+,ns‘。,(l)一般常用的A(t)之估计有两种,...  (本文共6页) 阅读全文>>

《安徽师大学报(自然科学版)》1993年03期
安徽师大学报(自然科学版)

关于线性模型最小二乘估计强相合性的条件

1己1.鑫,JL J.‘二J考虑线性模型 Y(”)=X(,)夕+。(;:),,:=l,2…其中夕=(月,,月2…,夕,)’为未知P维向量,e(n)=(e, (1),二,。。)l为随机误差向量,Xl(,)~(Xl,…,X,)为设计矩阵,X‘~(xil,…,若,)l,而介:i一1,2,…,n;j一1,2,…,P为可控变量。 关于线性模型最小二乘估计的强相合性问题,人们已作了不少工作。特别在二阶矩有限的情况下得到了比较深刻的结果,这在「l〕中已作了概括和阐述。而在不要求二阶矩有限的情况下,陈希孺[2,3〕,陈桂景闭也分别作了很有开创性的工作,特别是陈桂景在「4〕中通过总结以前的所有结果,得到了包括内容广泛的更一般性定理。本文也试图在上面两种情况下考虑模型(l)中LSE的强相性间题。文中定理1,定理2要求。。弱,定理3虽要求二阶矩有限,但从另外角度也提出了强相合性的充分条件,本文结果与文献〔4〕有什么关系尚需进一步研究,但就作者看来,本...  (本文共7页) 阅读全文>>

《甘肃农业大学学报》1993年02期
甘肃农业大学学报

非参数回归的L_1-cross-validation最近邻估计的强相合性

O引言 考虑模型: Yj一g(x‘)+e‘,i)l,(1 .1)其中X‘任〔0,1〕J(i妻1,d)1)是非随机的观测点,Y£(i)1)是对应的观测值,e‘(i)1)是观测的随机误差,g(x)是定义在区间〔0,1〕J上待估计的回归函数。估计g的方法有多种,如核估计,最近邻估计,光滑样条估计等方法,在这些估计中,都有一个“光滑参数”,如核估计中的窗宽,近邻估计中的近邻个数,光滑样条估计中的光滑参数等。在各种估计中,“光滑参数”的选择无论在理论上还是实际应用中都显得很重要,对估计的好坏起着决定性的作用。Cross一validation(缩写为CV)是实际中选择“光滑参数”常用的一种技巧,其特点是这样选择的“光滑参数”不直接依赖于g,且能充分利用样本所提供的信息,本文的工作是讨论L,一CV最近邻估计的强相合性。 为了给出g的估计,取一部分观测值Y,,…,Y。,对于固定的x任〔O,1〕J,记(川性,…,R欲二)是(l,2,…,的的一个随...  (本文共5页) 阅读全文>>

《统计与管理》2015年02期
统计与管理

组织变革与组织相合性的理论与实证研究

面对挑战与机遇并存、瞬息万变的商战市场,企业如何调整管理模式、提升核心竞争力,最重要的就是适应之变。引起变革的主要原因有体系能力、结构、人力资源和利益方面的问题。不同组织变革是组织实现动态发展平衡的过程,组织变革的刺激来源有外部环境和内部环境两种因素。张钢等从认知视角来理解和阐释组织变革, 认为外部环境变化是引发组织变革的主要原因。外部环境包括新技术、兼并收购、结构重组、新战略、文化变革、全球化和电子商务等问题。组织变革主题沿着结构变革、文化变革、流程变革的轨迹进行,但变革的内容并不是单一的。米旭明等以技术、信息、人的需求和价值四个方面来分析现代企业组织的变革趋势。Kurt Lewin(1951)提出了解冻、变革、再冻结三阶段组织变革模型。Fremont E.Kast(1973)提出了实施组织变革的六个步骤:审视状态、觉察问题、辨明差距、设计方法、实行变革、反馈效果。Beckhard和Harris(1977)提出“三个状态”模型...  (本文共3页) 阅读全文>>

《江苏师范大学学报(自然科学版)》2014年01期
江苏师范大学学报(自然科学版)

人机界面中刺激-反应空间相合性研究综述

人机界面简称HMI(human-machine interaction),是人与机器之间传递、交换信息的媒介[1].广义的人机界面是指人机系统中人和机器交互过程中的一个介质或者层面,即所说的界面(interface),可以用模型来描述,如图1所示.狭义的人机界面是指计算机系统中的人机界面.合理的人机界面美观大方、通俗易懂、操作简单且具有引导功能,使用户感觉愉快、兴趣增强,从而提高使用效率[2].图1人机系统模型Fig.1 Human-machine model机器和设备中,专门用来向人表达机器和设备性能参数、运转状态、工作指令以及其它信息的装置,称为信息显示装置.操纵装置则是指将人的信息输送给机器,用以调整、改变机器状态的装置[3].通常情况下,设备的显示和控制系统是一个相互配合的整体,显示器是对控制器操作信息的反馈.在对显示器和控制器的布局设计中,应该尽量减少操作和显示的复杂程度,减少用户对设备学习使用的时间,从而提高工作效率...  (本文共5页) 阅读全文>>

《广西师范学院学报(自然科学版)》2012年04期
广西师范学院学报(自然科学版)

广义估计方程根的强相合性

1引言广义估计方程(GEE)理论是对广义线性模型理论的推广·自从Liang和Zenger在生物学上引入此方法以来,GEE已被应用到许多领域·假设(yij,xij)是第i个个体的第j次观测值,j=1,…,m,i=1,…,n,yij是一维响应变量,xij是p×1维协变量,mi是第i个个体的观测次数·假设不同个体的观测值是独立的,而同一个体内部的观测值是相关的·yi=(yi1,…,yimi)T,xi=(xi1,…,ximi)T·Liang和Zenger用广义线性模型去建立yij的边缘密度为fyijxij,β,=expyijθij-a(θij)+b(yij)/,(1)其中:θij=u(xTijβ),u为已知单射函数·β∈RP是我们所要估计的未知参数,β0是它的真值,是冗余参数,yij的1,2阶矩为μij(β)=E(yijxij,β,)=a′(θij),(2)σ2ij=cov(yijxij,β,)=a″(θij)·(3)记g(...  (本文共4页) 阅读全文>>