线性约束和奇异SS＆CP矩阵下LS回归的扫描算子

描述在线性约束条件下,且平方和与交叉乘积矩阵在奇异病态情况下,最小二乘回归扫描算子的一些特性。尺管有其他许多不同的方法,由于扫描算法的简单,以及其有关运算矩阵元素所具有的统计意义。     

台风暴雨的逐步Logit动力统计释用预报试验

在对Ｌｏｇｉｔ判别系数β作似然比检验的基础上，用数值预报产品作为外生变量，用极大似然估计，对Ｌｏｇｉｔ判别分析的外生变量进行逐步筛选，建立了南京台风季节逐日的逐步Ｌｏｇｉｔ动力统计释用天气预报模型。     

带有变量中误差非正态模型中的Box-Cox变换

Box-Cox变换主要用于得到近似正态分布的随机变量。线性模型中的响应(因)变量Y(或经过变换的Y)通常建立在精确测量无误差的独立变量集上。本文研究独立变量中的测量误差(即变量中误差)对Box-Cox变换中参数估计的影响。研究结果表明,忽略变量中的误差将产生变换参数估计的偏离,该结论由分析论证和随机模拟得以支持。     

离散过程表征空间维数压缩的熵逼近

提出了一种从样本信息开始建立动态随机模型的分类判别方法。这种方法是通过对特征值的研究，追求表征空间的维数压缩。还描述了一种算法，用以维数压缩对原始信息重新构造和逼近。用一个理论模型显示了这种方法的很大的压缩效果和维数压缩逼近的优良性。并简略讨论了两个类的情况，提出了重新构造和分类的一种算法。气象应用说明，就维数压缩而论，结果与情况类似，并且还得到了合理的分类判断。     

Logistic判别及其在气象上的应用

本文回顾和评述了Fisher判别、Bayes判别、二次函数判别以及非参数判别等方法。介绍了一种气象上还很少应用的Logistic判别,该方法应用范围较广、使用方便。最后,举了几个气象应用实例。     

估计SURE模型参数的一种方法探讨

提出了计算ＳＵＲＥ（ＳｅｅｍｉｎｇｌｙＵｎｒｅｌａｔｅｄＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎＥｑｕａｔｉｏｎｓ－表面无关回归方程）模型参数的一种方法,利用正交变换,以避免在直接计算方差－协方差逆矩阵（或其估计）时,经常导致的不必要的精度损失的困难,较详细地考虑了特殊的ＳＵＲＥ模型的求解过程,在这里,每个方程回归变量集中包含前面方程的回归变量作为当前回归变量集的适当子集。     

用QR分解拟合回归方程参数估计和剩余的迭代加细

讨论用ＱＲ分解拟合回归方程时,参数估计和剩余的迭代加细管算法。证明了：若用ＱＲ分解所作的算法无需计算平方根,则相应的迭代加细算法也需计算平方根。对这种算法作了检验,并讨论了参数估计的精度。     

用奇异值分解求解回归方程的迭代加细

在解回归方程时，设计矩阵中的共线性可能产生不精确的参数估计。用奇异值分解的正交矩阵变换可以减少共线性的影响。通过迭代加细过程还可以改进回归系数的估计。本文描述了求解回归方程的奇异值的迭代加细过程。结果表明，在设计矩阵高度共线性时，用奇异值分解的迭代加细可以改进回归系数的估计。     

具有对数正态分布几何过程的统计推断

在假定几何过程的初始分布为对数正态分布的前提下 ,研究了几何过程的统计推断问题。对其中的参数分别用极大似然法和改进的矩法进行了估计。然后 ,在理论推导、模拟试验和实际数据分析的基础上提出了一些建议。     

经济计量预测模式的气象应用初探

首次在气象上应用经济计量模型对台风的某些要素，分别建立了２４ｈ、４８ｈ，７２ｈ的局部经济计量预报方程，得到一些结果。