参数模型与非参数模型
变系数模型的变量选择及在股票数据中的应用
2009年11月四川大学学报(自然科学版)N ov．2009第46卷第6期Jour na l of Si c huan U ni ve r si t y(N a t ur a l Sc i enc e E di t i on)V01．46N o．6 doi：103969／j．i ssn．0490’6756．2009．06．003 变系数模型的木鲁 又里选择及在股票数据中的应用 邓金兰，王彬寰，樊仕利 (四J II大学数学学院，成都610064) 摘要：作者研究了纵向数据分析中变系数模型的变量选择及效应估计问题，该模型允许变 量的效应随时间改变．本文方法在进行变量选择的同时，也估计变系数函数，避免了传统的变 量选择方法极其复杂的计算．将本文方法用于股票价格分析，能够快速地在公司的众多财务变 量中挑选出对股票收益率有显著影响的变量，并估计这些变量的时变效应，很好地解释股票收 益率的变化． 关键词：变量选择；变系数模型；局部线性；交叉验证 中图分类号：0212．7文献标识码：A文章编号：0490—6756(2009)06—1585—07 V ar i abl e s el ect i on of var yi ng-coef f ci ent m ode l s and i t s appl i cat i on on s t oc k da t a D E N GJ i n—Lan。W A N GB i n—H uar l，FA N Shi-L i (Sch ool of M a t hem at i c s，S i chua n U ni ve r s i t y，C hengdu610064，C hi na) A bs t r ac t：T hi s pap er di scus ses t he var i a bl e s el ec t i on and es t i m at i on bas ed o n var yi ng—e oe f fc i e nt m odel s f or l o ngi t u di n al dat a．T he m ode l al l ow s t he ef f ec t of var i abl es t o var y w i t h t i m e．T he m et hod i n t h i s pa—pe r es t i m at es t he f un ct i o ns of var yi ng—coef fc i e nt and se l e ct s var i abl es s i m ul t aneou s l y，w hi ch avo i ds t he i nt ens i ve co m put at i o n f or t he t ra di t i onal var i abl e s el ect i on．A ppl yi ng t h i s m e t hod t o s t o ck pr i c e，t he var i—abl es ar e s el ec t ed qui ckl y w hi c h have si gni f i c ant ef f ec t on t he r e t u r n r at e of s t o ck f r om t he num e r ous com p any fi na nc i a l var i abl es，a nd t he t i m e-var yi ng ef f ec t of t ho s e s i gni fi ca nt var i abl es coul d be es t i m at ed s i m ul t aneo us l y．T he r es ul t s s h ow t hat t hi s m e t hod w or ks w el l． K ey w or ds：v ar i abl e s el ec t i on，va ryi ng—c oe ff c i e nt m odel s，l ocal l i nea r，c ross—va l i da t i on 1引嗣 上市公司股价与公司基本面(财务信息)的关系一直受到国内外学术界和投资界的广泛关注，是西方发达国家证券市场研究中长盛不衰的课题．从表面上看，股价取决于市场供求关系，但从本质上来说，股票价格最终要受制于股票价值，遵循“价格围绕内在价值上下波动”的价值规律．影响上市公司股票价值的主要因素是公司的经营能力和管理能力，而公司的经营和管理能力主要是通过公司每个季度的财务基本面来体现的，因而研究上市公司的财务基本面对股票价格的影响关系具有重要的意义．国外研究(见文献[1，2])表明：上市公司股价与公司基本面具有显著的相关关系．B a l l和B r ow n (1968)(见文献[1])开创了上市公司基本面与股价变动关系的实证研究；O u和Penm an(1989)在文献[2]中选用了投资者比较关心的68个财务变量，对未来股票价格变化进行预测，得出的结论是公开 收稿日期：2008—11一16 基金项目：国家自然科学基金(10771148) 作者简介：邓金兰(1983一)，女，四川德阳人，硕士，主要研究向概率论与理统计及其应用．E-m ai l：c dj t一1024@163．CO f f l
C++中函数调用时的三种参数传递方式
在C++中，参数传递的方式是“实虚结合”。 ?按值传递(pass by value) ?地址传递(pass by pointer) ?引用传递(pass by reference) 按值传递的过程为：首先计算出实参表达式的值，接着给对应的形参变量分配一个存储空间，该空间的大小等于该形参类型的，然后把以求出的实参表达式的值一一存入到形参变量分配的存储空间中，成为形参变量的初值，供被调用函数执行时使用。这种传递是把实参表达式的值传送给对应的形参变量，故称这种传递方式为“按值传递”。 使用这种方式，调用函数本省不对实参进行操作，也就是说，即使形参的值在函数中发生了变化，实参的值也完全不会受到影响，仍为调用前的值。 [cpp]view plaincopy 1./* 2. pass By value 3.*/ 4.#include
如果在函数定义时将形参说明成指针，对这样的函数进行调用时就需要指定地址值形式的实参。这时的参数传递方式就是地址传递方式。 地址传递与按值传递的不同在于，它把实参的存储地址传送给对应的形参，从而使得形参指针和实参指针指向同一个地址。因此，被调用函数中对形参指针所指向的地址中内容的任何改变都会影响到实参。 [cpp]view plaincopy 1.#include
变系数模型的研究与分析
变系数模型的研究与分析 【摘要】：非参数回归一般假定回归函数属于某一个函数类，如常常假定回归函数是一个光滑的函数，因此非参数回归对模型的假设很少，最主要的优点就是模型具有稳健性。非参数回归作为现代统计分析的主要方法之一，得到广泛的应用。对于非参数回归人们提出了许多估计方法，如核估计，局部多项式估计，光滑样条估计，级数估计(傅里叶级数估计，小波级数估计)等。这些方法本质上讲都是局部估计或局部光滑，当回归变量X为一维变量时，非参数回归函数用这些方法一般都能得到很好的估计。但当回归变量是多维向量时，由于X的局部邻域包含很少的数据，用这些估计方法，很难估计出一般的多元非参数回归函数，人们把这种现象称为‘维数祸根’(thecurseofdimension)。可是实际中我们经常遇到的是高维数据，因此高维数据分析是人们一直关心的问题，近年来统计工作者提出了许多分析方法，总得来说可以分为两大类：一类称为函数近似(functionapproximation)，如可加模型(HastieandTibshirani,1986)，部分线形模型(Engle,etal;1986)；另一类为降维(dimensionreduction)，如SIR 回归(slicedinverseregression(Li,1991))，投影追踪回归(projectionpursuitregression)(FriedmanandStuetzle,1981)；图回归(graphicalregression,Cook,1994),PHD(principalHessiandirection)分析(Cook,1998),MA VE方法(minimumaveragevarianceestimationmethod(Xia,Y.etal.,2002)。本论文主
非参数统计实验(全)新
第四章 非参数统计实验 参数统计学中的许多统计分析方法的应用对总体都有严格的假定，例如，t 检验要求总体服从正态分布，F 检验要求误差呈正态分布且各组方差为齐性的等等，然而在现实生活中，有许多总体的分布我们却是一无所知或知之甚少，所以在参数模型中所建立的统计推断就会失效，于是，人们希望在不假定总体分布的情况下，尽量从数据本身来获得所需要的信息。这就是非参数统计的宗旨。非参数统计方法简便，适用性强，但检验效率较低，应用时应加以考虑。 实验一 卡方检验（Chi-square test ） 实验目的： 掌握卡方检验方法。 实验内容： 一、2χ拟合优度检验 二、2χ独立性检验 三、2χ齐性检验 实验工具： SPSS 非参数统计分析菜单项和Crosstabs 菜单项。 知识准备： 一、卡方拟合优度检验 2 χ检验(Chi —Square Test) 适用于拟合优度检验，适用于定类变量的检验问 题，用来检验实际观察数目与理论期望数目是否有显著差异。当检验问题是实际分布是否与理论分布相符合时，在大样本时也可以用分类数据的卡方检验来解决，这时的卡方检验也称为分布拟合的卡方检验。 若样本分为k 类，每类实际观察频数为k f f f ,,,21 ，与其相对应的期望频数为 k e e e ,,,21 ，则检验统计量2χ可以测度观察频数与期望频数之间的差 异。其计算公式为： ∑ ∑ -= -= =期望频数 期望频数实际频数2 1 2 2 ) () (k i i i i e e f χ
很显然，实际频数与望频数越接近，2χ值就越小，若2χ＝0，则上式中分子的每—项都必须是0，这意味着k 类中每一类观察频数与期望频数完全一样，即完全拟合。2χ统计量可以用来测度实际观察频数与期望频数之间的拟合程度。 在H 0成立的条件下，样本容量n 充分大时，2χ统计量近似地服从自由度df ＝k-1的 2 χ分布，因而，可以根据给定的显著性水平α，在临界值表中查到 相应的临界值)1(2 -k αχ。若)1(2 2 -≥k αχχ ，则拒绝H 0，否则不能拒绝H 0。 所有的统计软件都可以输出检验统计量的显著性p 值，也可以根据显著性p 值和显著性水平α作比较，若α≤p ，则拒绝H 0，否则不能拒绝H 0。 另外卡方拟合优度检验也可以用来检验某总体是否服从某一特定分布的假设。拟合优度检验中几种常用分布的参数如表4-1： 表4-1 拟合优度检验中几种分布的参数 二、2χ独立性检验 假设有n 个随机试验的结果按照两个变量A 和B 分类，A 取值为A 1，A 2，…，A r ，B 取值为B 1，B 2，…，B s ，则形成了一张s r ?的列联表，称为s r ?二维列联 表。其中ij n 表示A 取A i 及B 取B j 的频数，n n r 1 i s 1 j ij =∑∑==，其中： r ,...,2,1i ,n n s 1j ij i.== ∑=表示各行的频数之和 s ,...,2,1i ,n n r 1 i ij .j == ∑=表示各列的频数之和
函数参数传递的原理
函数参数传递的原理 参数传递，是在程序运行过程中，实际参数就会将参数值传递给相应的形式参数，然后在函数中实现对数据处理和返回的过程，方法有按值传递参数，按地址传递参数和按数组传递参数。 形参：指出现在Sub 和Function过程形参表中的变量名、数组名，该过程在被调用前，没有为它们分配内存，其作用是说明自变量的类型和形态以及在过程中的作用。形参可以是除定长字符串变量之外的合法变量名，也可以带括号的数组名。 实参：实参就是在调用Sub 和Function过程时，从主调过程传递给被调用过程的参数值。实参可以是变量名、数组名、常数或表达式。在过程调用传递参数时，形参与实参是按位置结合的，形参表和实参表中对应的变量名可以不必相同，但它们的数据类型、参数个数及位置必须一一对应。 等号、函数名称、括弧和参数，是函数的四个组成部分。 函数“=SUM（1，2，3）”，1、2和3就是SUM函数的参数，没有参数1、2、3，函数SUM 则无从求值。 函数“=VLOOKUP（2，A:C，3，）”，没有参数2、A:C和3，函数VLOOKUP如何在A:C 区域查找A列中是2那一行第3列的数值？ 当然，也有不需要参数的函数，如“=PI（）”、“=NOW（）”、“TODAY（）”等。 函数参数传递的原理C语言中参数的传递方式一般存在两种方式：一种是通过栈的形式传递，另一种是通过寄存器的方式传递的。这次，我们只是详细描述一下第一种参数传递方式，另外一种方式在这里不做详细介绍。 首先，我们看一下，下面一个简单的调用例程： int Add （int a，int b，int c） { return a+b+c; }
【原创】R语言时变参数VAR随机模型数据分析报告论文(代码数据)
咨询QQ：3025393450 有问题百度搜索“”就可以了 欢迎登陆官网：https://www.360docs.net/doc/5b4876983.html,/datablog R语言时变参数VAR随机模型数据分析报告 来源：大数据部落 摘要 时变参数VAR随机模型是一种新的计量经济学方法，用于在具有随机波动率和相关状态转移的时变参数向量自回归（VAR）的大模型空间中执行随机模型规范搜索（SMSS）。这是由于过度拟合的关注以及这些高度参数化模型中通常不精确的推断所致。对于每个VAR系数，这种新方法自动确定它是恒定的还是随时间变化的。此外，它可用于将不受限制的时变参数VAR收缩到固定VAR因此，提供了一种简单的方法（概率地）在时变参数模型中施加平稳性。我们通过局部应用证明了该方法的有效性，我们在非常低的利率期间调查结构性冲击对政府支出对美国税收和国内生产总值（GDP）的动态影响。 引言 向量自回归（VAR）广泛用于宏观经济学中的建模和预测。特别是，VAR已被用于理解宏观经济变量之间的相互作用，通常通过估计脉冲响应函数来表征各种结构性冲击对关键经济变量的影响。 状态空间模型
咨询QQ：3025393450 有问题百度搜索“”就可以了 欢迎登陆官网：https://www.360docs.net/doc/5b4876983.html,/datablog 允许时间序列模型中的时变系数的流行方法是通过状态空间规范。具体而言，假设? 是? 对因变量的观测的×1向量，X 是? ×上解释变量的观测矩阵，β是状 态的×1向量。然后可以将通用状态空间模型编写为（1） （2） 这种一般的状态空间框架涵盖了宏观经济学中广泛使用的各种时变参数（TVP）回归模型，并已成为分析宏观经济数据的标准框架。然而，最近的研究引起了人们的担忧，过度拟合可能是这些高度参数化模型的问题。此外，这些高维模型通常给出不精确的估计，使任何形式的推理更加困难。受这些问题的影响，研究人员可能希望有一个更简约的规范，以减少过度参数化的潜在问题，同时保持状态空间框架的灵活性，允许系数的时间变化。例如，人们可能希望拥有一个具有时不变系数的默认模型，但是当有强有力的时间变化证据时，这些系数中的每一个都可以转换为随时间变化的。通过这种方式，人们可以保持简洁的规范，从而实现更精确的估计，同时最大限度地降低模型错误指定的风险。 结果 我们实施了Gibbs采样器，以获得VECM模型中参数的25,000个后抽取。 BKK采用类似的“标准化”系列的方法，只影响先前的规范，只要在后验计算中适当考虑转换即可。或者，可以使用原始系列并使用训练样本来指定先验，虽然这在操作上更加复杂。值得注意的是，我们在SMSS和TVP-SVECM规范中应用了相同的标准化。 我们的算法实现也使用了三个广义Gibbs步骤算法的稳定性，通过跟踪所有抽样变量的低效率因素和复制模拟运行多次验证。 SMSS产生的IRF与对角线转换协方差的比较，具有完全转换协方差的SMSS和基准TVP-SVECM在2000Q1的支出减少1％之后的20个季度。
非参数统计模型
非参数统计第二次作业 ——局部多项式回归与样条回归 习题一： 一、本题是研究加拿大工人收入情况，即年龄（age）和收入(income)的关系。 此次共调查了205个加拿大工人的年龄和收入，所有工人都是高中毕业。且本题设定因变量为log.income,协变量为age，运用统计方法来拟合log.income 与age之间的函数关系。 二、模型的建立 1.估计方法的选取 拟合两个变量之间的函数关系，即因变量和协变量之间的关系，用回归估计的方法，回归估计包括参数回归估计和非参数回归估计。参数估计是先假定某种数学模型或已知总体的分布，例如总体服从正态分布，其中某些参数未知，如总体均值、方差等，然后利用样本去估计这些未知参数，常用的方法有极大似然估计，Ｂａｙｅｓ估计等，线性模型可以用最小二乘法估计。 非参数估计是不假定具有某种特定的数学模型，或总体分布未知，直接利用样本去估计总体的数学模型，常用的方法有局部多项式回归方法和样条函数回归方法。 本题调查了205个加拿大工人的年龄和收入，但是加拿大工人年龄和收入的具体分布未知，即这两个变量所能建立的数学模型未知，而且由协变量和因变量所形成的散点图可以看出它不符合某种特定的已知模型，需要进一步研究，然后拟合它们之间的函数关系。因此本题选用非参数回归估计的方法，来拟合因变量和协变量之间的关系。 针对此问题分别采用非参数估计中的局部多项式回归和样条函数回归方法对log.income 与age之间的函数关系进行估计。 ２.局部多项式回归方法 局部多项式的思想是在某个点x附近，用一个多项式函数来逼近未知的光滑函数g(x)。选定局部邻域的大小h,对于任意给定某个点x 0，在其小邻域内展开泰勒公式，用一个p阶多项式来局部逼近g(x)，然后再用极大似然估计。 （1）加拿大工人的收入（log.income）与年龄（age）之间的散点图如下所示：
第07章 第三节 变参数模型
第三节 变参数模型 前面几章讨论的回归问题都是在模型中的参数不变的前提下进行的，但是通过本章的讨论，可以看出引入了虚拟变量后，回归模型中的参数不在是固定不变的，而是二是可以变化的，但是模型中参数的变化又不是连续的额，而是离散的，下面我们介绍的变参数模型就是虚拟变量模型的推广，它认为回归模型的截距或斜率会随着样本观察值的改变而改变。变参数模型可以分为截距变参数模型和截距、斜率同时变动的模型。 一、 截距变动模型 设线性回归方程为 122t t t t k kt t Y X X u βββ=++++Y t=1,2,,T (7.40) 式中， X 为解释变量，Y 为被解释变量。 观察到截距项1t β和前边的虚拟变量模型的截距项有所不同，下边多了一个 下标t 。这也就是说，虽然回归模型斜率在整个样本时期保持不变，但是截距项 1t β是随着时间的变化而变化的。如果1t β的变化是非随机的，而且这种变化完全 由外生变量决定的，那么式（7.40）就是一个非随机变量参数模型。为了讨论方便，把(7.40) 定义为下面的式子： 101t t Z βαα=+ (7.41) 式中，0α和1α为要求的参数，也可以称为“超参数”，t Z 只用来解释变动情况的外生变量。将式（7.41）代入式（7.40）中，整理得到 0122t t t k kt t Y Z X X u ααββ=+++++ (7.42) 可用最小二乘法对式（7.42）中的超参数和其他参数一并进行估计。如果Z 为虚拟变量，那么式中（7.42）就是一个虚拟变量模型，而且是一个截距项变动斜率不变的模型。因此，虚拟变量模型是参数模型的一种特殊形式。 二、 截距和斜率同时变动模型 如果模型中的斜率和截距同时变动，只需在式（7.42）的基础上进行改进，将2β换2t β为，且假定有如下关系式： 201t t b bW β=+ (7.43) 将式（7.43）代入式（7.42）则有 01021233t t t t t t k k t t Y a a Z b X b W X X X u ββ=+++++++ (7.44) 以上模型知识假定1t β和2t β存在系统变化，实际上还有很多参数都可能存在这种变化，甚至可能存在1t β和2t β等系数有可能不是线性的，也就是超参数本身
总结Java方法(函数)传值和传引用的问题
总结Java方法(函数)传值和传引用的问题 java方法中传值和传引用的问题是个基本问题，但是也有很多人一时弄不清。 （一）基本数据类型：传值，方法不会改变实参的值。 public class TestFun { public static void testInt(int i){ i=5; } public static void main(String[] args) { int a=0 ; TestFun.testInt(a); System.out.println("a="+a); } } 程序执行结果：a=0 。 （二）对象类型参数：传引用，方法体内改变形参引用，不会改变实参的引用，但有可能改变实参对象的属性值。 举两个例子： （1）方法体内改变形参引用，但不会改变实参引用，实参值不变。 public class TestFun2 { public static void testStr(String str){ str="hello";//型参指向字符串“hello” } public static void main(String[] args) { String s="1" ;
TestFun2.testStr(s); System.out.println("s="+s); //实参s引用没变，值也不变 } } 执行结果打印：s=1 （2）方法体内，通过引用改变了实际参数对象的内容，注意是“内容”，引用还是不变的。 import java.util.HashMap; import java.util.Map; public class TestFun3 { public static void testMap(Map map){ map.put("key2","value2");//通过引用，改变了实参的内容 } public static void main(String[] args) { Map map = new HashMap(); map.put("key1", "value1"); new TestFun3().testMap(map); System.out.println("map size:"+map.size()); //map内容变化了 } } 执行结果，打印：map size:2 。可见在方法testMap()内改变了实参的内容。 （3）第二个例子是拿map举例的，还有经常涉及的是 StringBuffer ： public class TestFun4 {
Eviews之变系数回归模型
EVIEWS 之变系数回归模型 1 变系数回归模型 前面讨论的是变截距模型，并假定不同个体的解释变量的系数是相同的，然而在现实中变化的经济结构或者不同的经济背景等不可观测的反映个体差异的因素会导致经济结构的参数随着横截面个体的变化而变化，即解释变量对被解释变量的影响要随着截面的变化而变化。这时要考虑系数随着横截面个体的变化而变化的变系数模型。 1.变系数回归模型原理 变系数模型一般形式如下： ,1,2,,,1,2,,it i it i it y x u i N t T αβ=++==（1） 其中：it y 为因变量，it x 为1k ?维解释变量向量，N 为截面成员个数，T 为每个截面成员的观测时期总数。参数i α表示模型的常数项，i β为对应于解释变量的系数向量。随机误差项it u 相互独立，且满足零均值、等方差的假设。 在式子（1）中所表示的变系数模型中，常数项和系数向量都是随着截面个体变化而变化，因此将该模型改写为： it it i it y x u λ=+ （2） 其中：1(1)(1,)it it k x x ?+=，'(,)i i i λαβ= 模型的矩阵形式为： u X Y +?= （3） 其中：11N NT y Y y ?????=??????；121i i i iT T y y y y ???????=??????；????????????=N X X X X 00000021；1121112 22212i i ki i i ki i iT iT kiT T k x x x x x x x x x x ???????=??????，12(1)1N N k λλλ+????????=??????，11N NT u u u ?????=??????，121i i i iT T u u u u ???????=??????
FLAC3D5.0模型及输入参数说明
1.1模型参数代码 可参考manual中各个章节的command命令及说明，注意单位。用prop 赋值。 1.1.1各向同性弹性模型
16 ttable 塑性拉应变-抗拉强度的表号 下列参数可以显示、绘图和通过fish访问 1 es_plastic 塑性切应变 2 et_plastic 塑性拉应变 3 ff_count 检测切应变反向的数 4 ff_cvd 体应变，εvd 经典粘弹性模型的材料参数（Classical Viscoelastic （Maxwell Substance）–MODEL mechanical viscous） 1 bulk 弹性体积模量，K 2 shear 弹性剪切模量，G 3 viscosity 动力粘度，η 粘弹性模型的材料参数（Burgers Model –MODEL mechanical burgers） 1 bulk 弹性体积模量，K 2 kshear Kelvin弹性剪切模量，G K 3 kviscosity Kelvin动力粘度，ηK 4 mkshear Maxwell切边模量，G M 5 mviscosity Maxwell动力粘度，ηM 二分幂律模型的材料参数（Power Law –MODEL mechanical power） 1 a_1 常数，A1 2 a_2 常数，A2 3 bulk 弹性体积模量，K 4 n_1 指数，n1 5 n_2 指数，n2 6 rs_1 参考应力，σ1ref 7 rs_2 参考应力，σ2ref 8 shear 弹性剪切模量，G 蠕变模型材料参数（WIPP Model –MODEL mechanical wipp） 1 act_energy 活化能，Q 2 a_wipp 常数，A 3 b_wipp 常数，B 4 bulk 弹性体积模量，K 5 d_wipp 常数，D 6 e_dot_star 临界稳定状态蠕变率， 7 gas_c 气体常数，R 8 n_wipp 指数，n 9 shear 弹性剪切模量，G 10 temp 温度，T 下列参数可以显示、绘图和通过fish访问
传递函数模型的建模
传递函数模型的建模 一、实验目的 熟悉传递函数模型的建模方法 二、预备知识 熟练掌握互相关函数特征 三、实验内容 对数据集Lydia Pinkham进行传递函数模型的建模 四、实验仪器与材料(或软硬件环境) SAS/ETS软件 五、实验程序或步骤 传递函数模型的建模 1、开机进入SAS系统。 2、建立名为exp6的SAS数据集，输入如下程序： data sales; input x y; t=_n_; cards; 输入广告支出及销售数据 ; run; 3、保存上述程序，绘序列图，输入如下程序： proc gplot data=sales; symbol1i=spline c=red; symbol2i=spline c=green; plot x*t=1 y*t=2; run; 4、提交程序，输出图像见图1、图2.仔细观察两序列图形，发现x,y发展趋势大致相同，x与y均为非平稳时间序列，且x为领先指标。
图1 图2 5、先观察t x 和t y 的相关情况，看是否要做差分，输入如下程序： proc arima data =sales; identify var =y crosscorr =(x) nlag =12; run ; proc arima data =sales; identify var =x nlag =12; run ; 6、提交程序，观察t x 的t y 自相关和互相关系数，如图3为y 的自相关图，图4为x 的自相关图，发现它们的自相关图都衰减得很慢，表明它们均为非平稳
时间序列，对它们进行差分运算。 图3 图4 7、对x、y分别做差分运算并查看它们的自相关系数及互相关系数，输入如下 程序（输出y、x自相关图见图5、图6；图7x的偏相关系数图；互相关系数图见图7）： proc arima data=sales; identify var=y(1) crosscorr=(x(1)) nlag=12; run; proc arima data=sales; identify var=x(1) nlag=12; run;
c语言值传递的3种形式
//全部摘自别的博客，以前对值传递很迷糊，看完豁然开朗，整理下，来百度文库赚点分。 一、三道考题 开讲之前，我先请你做三道题目。（嘿嘿，得先把你的头脑搞昏才行……唉呀，谁扔我鸡蛋？） 考题一，程序代码如下： void Exchg1(int x, int y) { inttmp; tmp = x; x = y; y = tmp; printf("x = %d, y = %d\n", x, y); } main() { int a = 4,b = 6; Exchg1(a, b); printf("a = %d, b = %d\n", a, b); return(0); } 输出的结果为： x = ____, y=____. a = ____, b=____. 问下划线的部分应是什么，请完成。 考题二，程序代码如下： void Exchg2(int *px, int *py) { inttmp = *px; *px = *py; *py = tmp; printf("*px = %d, *py = %d.\n", *px, *py); } main() { int a = 4; int b = 6; Exchg2(&a, &b);
printf("a = %d, b = %d.\n", a, b); return(0); } 输出的结果为为： *px=____, *py=____. a=____, b=____. 问下划线的部分应是什么，请完成。 考题三，程序代码如下： void Exchg3(int&x, int&y) { inttmp = x; x = y; y = tmp; printf("x = %d,y = %d\n", x, y); } main() { int a = 4; int b = 6; Exchg3(a, b); printf("a = %d, b = %d\n", a, b); return(0); } 输出的结果为： x=____, y=____. a=____, b=____. 问下划线的部分应是什么，请完成。你不在机子上试，能作出来吗？你对你写出的答案有多大的把握？正确的答案，想知道吗？（呵呵，让我慢慢地告诉你吧！） 好，废话少说，继续我们的探索之旅了。 我们都知道：C语言中函数参数的传递有：值传递、地址传递、引用传递这三种形式。题一为值传递，题二为地址传递，题三为引用传递。不过，正是这几种参数传递的形式，曾把我给搞得晕头转向。我相信也有很多人与我有同感吧？ 下面请让我逐个地谈谈这三种传递形式。 二、函数参数传递方式之一：值传递 （1）值传递的一个错误认识 先看考题一中Exchg1函数的定义： void Exchg1(int x, int y) /* 定义中的x,y变量被称为Exchg1函数的形式参数*/ {
C语言中参数传递
二．参数传递 函数的形参的初始化和变量的初始化一样，如果形参具有非引用类型，则复制实参的值，如果形参为引用类型，则它是实参的别名。 1．非引用实参 普通的非引用类型的函数通过复制对应的实参实现初始化。当用实参副本初始化形参时，函数并没有调用所传递的实参本身，因此不会修改实参的值。 注解：非引用形参表示对应实参的局部副本，对这类行参的修改仅仅改变了局部副本的值，一旦函数执行结束，这些局部变量的值也就没有了。 a. 指针形参 指针形参与其他非引用类型的行参一样，如果将新指针赋给行参，主调函数使用的实参指针的值没有改变。事实上被复制的指针只影响对指针的赋值。指针形参是const类型还是非const类型，将影响函数调用所使用的实参。 b. const行参 在调用函数时，如果该函数使用非引用的非const形参，则既给该函数传递const实参也可传递非const的实参(因为改变形参不影响const的实参，所以const实参不会被改变)。如果将形参定义为非引用的const类型，则在函数中，不可以改变实参的局部副本，由于实参是以副本的形式传递，因此传递给函数形参既可是const也可是非const对象。 注意：尽管函数的形参是const，但是编译器却将该行参声明视为普通的int型。 void fcn(const int i); void fcn(int i); 为了兼顾C语言，认为这两种定义并不区别。 c. 复制实参的局限性 不适合复制实参的情况包括： 当需要在函数中修改实参的值时 当需要以大型对象作为实参传递时，对实际的应用而言，复制对象所付出的时间和存储空间代价往往很大。 但没有办法实习对象的复制时 对于以上几种情况，有效的办法是将形参定义为引用或指针。 2．引用实参 与所有引用一样，引用形参直接关联到其所绑定的对象，而并非这些对象的副本。定义引
Matlab控制系统传递函数模型
MATLAB及控制系统 仿真实验 班级：智能0702 姓名：刘保卫 学号：06074053(18)
实验四控制系统数学模型转换及MATLA实现 一、实验目的 熟悉MATLAB的实验环境。 掌握MATLAB建立系统数学模型的方法。 二、实验内容 (注：实验报告只提交第2题) 1、复习并验证相关示例。 (1)系统数学模型的建立 包括多项式模型(TranSfer FunCtiOn，TF)，零极点增益模型(ZerO-POIe，ZP), 状态空间模型 (State-SPace,SS )； (2)模型间的相互转换 系统多项式模型到零极点模型(tf2zp ),零极点增益模型到多项式模型(zp2tf ), 状态空间模 型与多项式模型和零极点模型之间的转换(tf2ss,ss2tf,zp2ss …)； (3)模型的连接 模型串联(SerieS ),模型并联(parallel ),反馈连接(feedback) 2、用MATLAB故如下练习。 x+2 :6{J?=——；----- (1)用2种方法建立系统?-的多项式模型。 程序如下： %?立系统的多项式模型(传递函数) %方法一，直接写表达式 s=tf('s') GSI=(S+2)∕(s^2+5*s+10) %方法二，由分子分母构造 num=[1 2]; den=[1 5 10]; Gs2=tf( nu m,de n) figure PZmaP(GS1) figure PZmaP(GS1) grid On 运行结果： 易知两种方法结果一样 Tran Sfer fun Cti on: Tran Sfer fun Cti on:
S + 2 s^2 + 5 S + 10 Tran Sfer fun Cti on: S + 2 s^2 + 5 S + 10 ^)=1° 《非参数统计》课程教学大纲 课程代码：090531007 课程英文名称：Non-parametric Statistics 课程总学时：40 讲课：32 实验：8 上机：0 适用专业：应用统计学 大纲编写（修订）时间：2017.6 一、大纲使用说明 （一）课程的地位及教学目标 《非参数统计》是应用统计学专业的一门专业基础课，是统计学的一个重要分支。课程主要研究非参数统计的基本概念、基本方法和基本理论。本课程在教学内容方面除基本知识、基本理论和基本方法的教学外，着重培养学生的统计思想、统计推断和决策能力。 通过本课程的学习，学生将达到以下要求： 1．掌握非参数统计方法原理、方法，具有统计分析问题的能力； 2．具有根据具体情况正确选用非参数统计方法，正确运用非参数统计方法处理实际数据资料的能力； 3．具有运用统计软件分析问题，对计算结果给出合理解释，从而作出科学的定论的能力； 4．了解非参数统计的新发展。 （二）知识、能力及技能方面的基本要求 1.基本知识：掌握符号检验、Wilcoxon符号秩检验、Cox-Stuart趋势检验、游程检验、Brown-Mood中位数检验、Wilcoxon秩和检验、Kruskal-Wallis检验、Jonckheere-Terpstra检验、Friedman检验、Page检验、Siegel-Tukey检验、Mood检验、Ansari-Bradley检验、Fligner-Killeen检验等非参数统计方法。 2.基本理论和方法：掌握单样本模型、两样本位置模型、多样本数据模型中的位置参数非参数统计检验方法，掌握检验尺度参数是否相等的各种非参数方法，掌握各种回归的方法，掌握分布检验的各种方法，要求能在真实案例中应用相应的方法。 3.基本技能：掌握非参数统计方法的计算机实现。 （三）实施说明 1. 本大纲主要依据应用统计学专业2017版教学计划、应用统计学专业建设和特色发展规划和沈阳理工大学编写本科教学大纲的有关规定并根据我校实际情况进行编写。 2．教学方法：课堂讲授中要重点对基本概念、基本方法和解题思路的讲解；采用启发式教学，培养学生思考问题、分析问题和解决问题的能力；引导和鼓励学生通过实践和自学获取知识，培养学生的自学能力；增加讨论课，调动学生学习的主观能动性；注意培养学生提高利用统计软件分析问题的能力。讲课要联系实际并注重培养学生的创新能力。 3．教学手段：在教学中采用多媒体教学系统等先进教学手段，以确保在有限的学时内，全面、高质量地完成课程教学任务。 （四）对先修课的要求 本课程的教学必须在完成先修课程之后进行，本课程的先修课程为概率论与数理统计。要求学生取得概率论与数理统计课程学分。 （五）对习题课、实践环节的要求 1. 对重点、难点章节应安排习题课，例题的选择以培养学生消化和巩固所学知识，用以解决实际问题为目的。 由传递函数转换成状态空间模型——方法多!!! SISO 线性定常系统 高阶微分方程化为状态空间表达式 SISO ()()()()()()m n u b u b u b y a y a y a y m m m n n n n ≥+++=++++--- 1102211ΛΛ )(2 211110n n n n m m m a s a s a s b s b s b s G +++++++=---ΛΛ 假设1+=m n 外部描述 ←—实现问题：有了内部结构—→模拟系统 内部描述 SISO ? ??+=+=du cx y bu Ax x & 实现问题解决有多种方法，方法不同时结果不同。 一、 直接分解法 因为 1 0111 11()()()()()()()() 1m m m m n n n n Y s Z s Z s Y s U s Z s U s Z s b s b s b s b s a s a s a ----?=? =?++++++++L L ???++++=++++=----) ()()() ()()(11 11110s Z a s a s a s s U s Z b s b s b s b s Y n n n n m m m m ΛΛ 对上式取拉氏反变换，则 ???++++=++++=----z a z a z a z u z b z b z b z b y n n n n m m m m &Λ&Λ1) 1(1)(1)1(1)(0 按下列规律选择状态变量，即设)1(21,,,-===n n z x z x z x Λ&，于是有 ?????? ?+----===-u x a x a x a x x x x x n n n n 12113 221Λ&M && 写成矩阵形式 式中，1-n I 为1-n 阶单位矩阵，把这种标准型中的A 系数阵称之为友阵。只要系统状态方程的系数阵A 和输入阵b 具有上式的形式，c 阵的形式可以任意，则称之为能控标准型。 则输出方程 121110x b x b x b x b y m m n n ++++=--Λ 写成矩阵形式 ??????? ? ????????=--n n m m x x x x b b b b y 12101 1][M Λ 分析c b A ,,阵的构成与传递函数系数的关系。 在需要对实际系统进行数学模型转换时，不必进行计算就可以方便地写出状态空间模型的A 、b 、c 矩阵的所有元素。 例：已知SISO 系统的传递函数如下，试求系统的能控标准型状态空间模型。 4 2383)()(23++++=s s s s s U s Y 解：直接得到系统进行能控标准型的转换，即《非参数统计》教学大纲
由传递函数转换成状态空间模型(1)