指数分布参数的稳健估计
广义估计方程
总结
其特点归纳如下： 1)建模稳健。即使作业相关矩阵指定不正确
，只要联接函数正确，仍然可以得到稳定的参 数估计值。
2)充分利用资料信息。对多次重复测量的纵 向数据，广义估计方程利用了每次测量的结果 ，较少损失资料的信息。
总结3)应变量不是连续性变量时，考察应变量之间
联合分布和协方差矩阵非常困难，常规的统计模 型难以处理这个问题。利用广义估计方程不仅解 决了这类资料的建模问题，还可得到相关矩阵以 衡量重复测量之间相关性的大小，是一种较好的 分析策略。
一般线性模型
方差分析
一般线性模型
应用： 用于研究某个指标(应变量，记为Yi)与一
组指标(Xi1， Xi2，… ，Xij)之间的线性关系 。 表达式：
yi=β0+ β1Xi1+ β2Xi2+ … βjXij+ei
一般线性模型
一般线性模型对于残差分布的三个重要假设： (1)独立 (2)符合正态分布，且均数为0 (3)方差齐性，即ei的方差相等
纵向数据
传统的统计方法一般都要求应变量是独立 的，因而，由于应变量之间的相关，纵向数据 不能用传统的方法来分析。因为如果忽略重复 测量间的相关性，将损失数据中的信息，参数 估计可能不准确。因此，Liang和Zeger等创立 了广义估计方程(generalized estimating equations) 。
4)模型可以引入多种形式的自变量，考察分类 、等级、连续的或其他形式的自变量对应变量影 响的大小。
应用举例
表2 某药物抗癫痫的随机对照临床试验对照组每2周的发作次数
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【国家自然科学基金】_稳健参数设计_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140801
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
推荐指数 5 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72
推荐指数 4 3 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46
2011年 科研热词 推荐指数 稳健设计 3 稳健性 2 优化 2 非线性 1 非参数 1 遗传算法 1 逼近理想解排序 1 进气系统 1 质量屋 1 质量功能配置 1 贝叶斯分析 1 计算机模拟 1 蓄能器 1 蒙皮拉形 1 统计学分析 1 灰色粒子群算法:多目标优化 1 液压制动 1 注塑工艺参数 1 正交试验设计 1 材料性能 1 有限元法 1 方差传递模型 1 弹簧操动机构 1 大批量定制 1 多目标优化 1 声学 1 回归分析 1 响应面法 1 发动机悬置系统 1 协整 1 刚度系数 1 分闸弹簧 1 冲压成形 1 信噪比 1 传递损失 1 monte carlo仿真 1 amesim仿真 1
统计学完整ppt课件完整版
假设检验中的两类错误：第一类错误 、第二类错误
假设检验的步骤：建立假设、选择检 验统计量、确定拒绝域、计算p值、 作出决策
假设检验的实例分析：单样本t检验 、双样本t检验等
方差分析（ANOVA）方法介绍
方差分析的基本原理：F分布与 方差分析的关系
多因素方差分析的实现方法： 析因设计、随机区组设计等
通过观察数据的峰度，判 断是否存在尖峰或平峰分 布
03
推论性统计方法
参数估计原理及应用
01
参数估计的基本概念： 点估计、区间估计
02
估计量的评价标准：无 偏性、有效性、一致性
03
参数估计的方法：矩估 计法、最大似然估计法
04
参数估计的应用：总体 均值的区间估计、总体 比例的区间估计等
假设检验流程与实例分析
ABCD
数据筛选与排序
介绍如何使用Excel进行数据筛选和排序，以便 更好地查看和分析数据。
函数与公式应用
分享一些常用的Excel函数和公式，以便更高效 地处理和分析数据。
案例分享：使用统计软件解决实际问题
案例一
使用SPSS进行市场调研数据分析，包 括描述性统计、交叉表分析、回归分析
等。
案例三
使用Python进行电商数据分析，包 括用户行为分析、销售预测、推荐系
据的科学。
统计学的作用
描述数据特征
推断总体参数 预测未来趋势
评估决策效果
数据类型与来源
数据类型 定量数据（连续型与离散型）
定性数据（分类数据与顺序数据）
数据类型与来源
01
数据来源
02
03
04
观察数据（实验数据与观测数 据）
《精算学原理》试题及答案
《精算学原理》试题及答案（解答仅供参考）第一套一、名词解释1. 精算学：精算学是一门应用数学、统计学和经济学的原理，对各种风险进行量化评估和管理的学科，主要用于保险、养老金、金融等领域。
2. 损失分布：损失分布是指在一定时间内，某种风险事件发生的频率和损失程度的统计分布，通常用概率密度函数或累积分布函数来描述。
3. 保险费率：保险费率是保险公司为提供保险保障而向被保险人收取的费用，通常以每单位保险金额的货币数量表示。
4. 资产负债管理：资产负债管理是保险公司通过调整资产和负债的结构和期限，以实现资本充足性、流动性、收益性和风险控制等目标的一种经营管理策略。
5. 养老金精算：养老金精算是运用精算原理和方法，对养老金计划的财务状况、缴费水平、待遇支付等方面进行预测、评估和管理的专门领域。
二、填空题1. 精算师的主要职责包括设计保险产品、计算保险费率、评估保险公司财务状况和______风险。
答案：管理2. 在寿险精算中，生命表是用来描述一个特定群体在不同年龄的______和生存概率的统计表。
答案：死亡率3. 预期损失EL与标准差σ之间的关系可以用______公式来描述。
答案：方差4. 在确定养老金计划的缴费水平时，需要考虑的因素包括预期寿命、工资增长率、投资收益率和______。
答案：通货膨胀率5. 在保险公司的资产负债管理中，______是指保险公司持有的能够随时转换为现金的资产。
答案：流动性资产三、单项选择题1. 下列哪项不属于精算学的主要应用领域？A. 保险B. 金融C. 医疗D. 教育答案：D2. 在计算保险费率时，通常采用哪种方法来估计未来的损失？A. 回归分析B. 时间序列分析C. 蒙特卡洛模拟D. 历史数据法答案：D3. 下列哪种风险通常不属于保险公司需要考虑的风险类型？A. 信用风险B. 市场风险C. 操作风险D. 法律风险答案：D4. 在养老金精算中，常用的贴现率是哪种利率？A. 名义利率B. 实际利率C. 市场利率D. 合同利率答案：B5. 下列哪种情况可能导致保险公司的偿付能力不足？A. 投资收益高于预期B. 保险业务增长迅速C. 风险发生频率低于预期D. 资产负债不匹配答案：D四、多项选择题1. 下列哪些因素可能影响保险费率的设定？A. 风险性质B. 保险期限C. 保险公司的经营成本D. 市场竞争状况答案：ABCD2. 在寿险精算中，常用的生存模型包括哪些？A. 生命表模型B. 随机生存模型C. 马尔可夫链模型D. 半马尔可夫链模型答案：ABC3. 下列哪些因素可能影响养老金计划的缴费水平？A. 参保人员的年龄结构B. 养老金计划的投资收益率C. 当地的税收政策D. 社会平均工资水平答案：ABCD4. 在保险公司的资产负债管理中，常见的风险管理策略包括哪些？A. 风险转移B. 风险分散C. 风险对冲D. 风险规避答案：ABCD5. 下列哪些因素可能影响保险公司的盈利能力？A. 保险产品的设计和定价B. 保险公司的运营效率C. 市场的竞争状况D. 宏观经济环境答案：ABCD五、判断题1. 精算师只需要掌握数学和统计学知识即可胜任工作。
指数分布样本异常数据的检验
广泛应用． ， 另外 比如银行结单和总帐误差 ， 工资支票误差 ，
医学上研究慢性 病患者 的存活时 间等也要用刘 指数 分布
模型．
本的中心位 置 ， 而且样本 中位数抵抗异 常数据 的污染能力
是所有位 置参数估计量 中最强之 一四， 以本文利 用样本 所 中位数 来描述样本的主体 ， 构造新的检验统 计量． 定 义 ｌ 沿用上述记号 ， 义 定
ｑ ‘ ｝ ＇
Ｆ） Ｘ ０总参 ：＿ ＜ 为 体 数 （ ｛ Ｏ ｘＩ Ｕ ： ｅ
假定 ＸＩｘ ， ， 忡 《 翻 … ｘ 是相应 的顺序 统计量 ， （ ≤ ｌ ， ＸＪ ） ≤ｘ
…
定理 ｌ 对于指数 分布总体 ，统计量 Ｌ的概率 分布与
总体参数 入的取值变 化无关．
Ｉ ｌ １ ２ ０＇ ： － Ｘ
ｘ， ，１ ） ｌ ２ｘ ≠０ ｘ ＋
．
（ ｔ 。ｘ Ｉ ） ｘ， ，ｔ ｘ ｘ ＋！
只有 当 ｘ＋） ｘ ０时 ， ｌ【 １ ｘ ｌ ＞ ‘
所
ｎｘ，２１： （ｌ ’） ｘ
（－－－）‘（～ ｅ ，ｅｘ ｅ 七 ） ～ 心’ ’ ｘ ． …Ｉｅ
维普资讯
次序统计量 Ｘ Ｘ ｘ 的联合慨率 密度函数为 蛳
ｆｎ’］ 芝 ｌ（ｘ） Ｉｘｆ ｌｘ！： ＇
定 理 ２ 检 验 统 计量
Ｌ＝
－ １ ３（ ｆ ） （－２ 一 ： Ｆ ］ ｘＦ） ） “ ）ｘ 一 ｊ ｆ （
摘 要： 针对指 数分布样本中出现异常小 和异 常大数据 ， 文献【】 １提出的 Ｔ型检验统计量检验效果不理想 的缺陷 ， 利用 具有 稳健性 的样本 中位数 ， 出一种新的检验方法 ， 导出了检验统计量的概 率密度 函数． 给 推 关键词 ： 指数分布 ； 异常数据 ； 检验统计量 ； 样本 ； 稳健性 中图分类 号 ０ １． ２ ２１ 文献标识码 Ａ 文章编号 ：０ ９ ８６ （０ ７ １— ０ ２ ０ １０ — ６ ６ ２０ ）２ ０ １－ ２
可靠性模型自助参数估计法
可靠性模型自助参数估计法王智明;杨建国【摘要】为了提高可靠性模型参数估计精度,在分析传统可靠性模型的基础上,指出传统的最小二乘法估计和逐次线性概似估计因受随机变量假设分布的限制存在一定的局限性.用自助法给出了可靠性模型的参数估计,包括点估计和区间估计.计算结果表明:自助法所得参数的估计区间、标准差及模型标准残差均小于传统回归法所得结果.在可靠性模型参数估计中,自助参数估计法通过增加模拟次数可快速逼近参数真值,方法快速、有效,可提高模型精度.【期刊名称】《哈尔滨工业大学学报》【年(卷),期】2010(042)005【总页数】4页(P820-823)【关键词】可靠性模型;自助参数估计;最小二乘法;逐次线性概似【作者】王智明;杨建国【作者单位】上海交通大学,机械与动力工程学院,上海,200240;上海交通大学,机械与动力工程学院,上海,200240【正文语种】中文【中图分类】TB114可靠性模型在可靠性分析中具有十分重要的作用，通过可靠性模型，可在设计、试验、运行和维修等阶段对产品进行可靠性分析和优化.参数模型是可靠性模型分析中常见的模型之一，该模型一般具有经典的统计分布，如指数分布、正态分布、威布尔分布等，可用观测失效数据估计出分布中的模型参数.其参数估计的方法有:图形法［1］、矩法［2］、极大似然法［3］、贝叶斯法［4］等.非线性模型参数估计的方法有［5］:带约束的参数估计、稳健估计、拟似然估计等.常用方法有两种:一是非线性函数线性化，用最小二乘法进行线性回归［6－7］;二是对于不可线性化的内在非线性函数可用泰勒级数展开，略去高次项，用逐次线性概似的方法解之［8］.上述两种方法存在的问题是:前者有时由于模型精度过低而通不过假设检验;后者的求解过程过于烦琐，有时陷于局部最小而得不到全局最优解.针对上述问题，本文提出了可靠性模型参数自助估计法，可在原方法的基础上给出参数的点估计和区间估计，经实例验证，该方法快速、有效，模型残差小，具有较高的精度.可靠性模型分为参数模型和非参数模型(本文讨论参数模型)，两类模型以非线性模型居多，其中可线性化的内在线性模型可用最小二乘法进行回归分析，不可线性化的(内在)非线性模型可用逐次线性概似的方法解之.内在线性模型是线性化的非线性模型，即可通过变换转化成线性模型，其p元线性回归模型为n次独立观测的线性模型用矩阵形式表示为内在非线性模型的一般形式为式中:v为随机变量，设式(3)有n个自变量和p个参数，为参数的初始值，则在的邻域内用泰勒级数展开函数f，并略去高次项，有对应上式代换整理如下:式(5)形如式(1)，线性回归后可得Δβ的一组估计值，因此可解出设δ为允许误差，如果满足则为所求结果;否则以该值为新的初始值，返回式(4)，重新计算，直至满足前后两次参数估计值的相对误差小于给定的允许误差.从上面的分析可以看出，可线性化非线性模型和内在非线性模型，其参数估计无论是采用最小二乘估计还是逐次线性概似估计，本质都是线性回归，式(1)和式(5)的相似性也说明了这一点.前者就随机变量对模型精度的影响处理是要求残差平方和最小，但由于这类模型在对数变形代换过程中改变了因变量的形式，使得变形后模型在其残差平方和最小的情况下，原模型的残差平方和不一定最小，因此，有时会出现变形后模型精度尚可，但原模型却精度过低的情况;逐次线性概似法参数估计虽然可以使模型残差平方和达到最小而逼近最佳的待估回归系数，但其求解过程过于繁琐，且解过分依赖于初始值，因此有时会陷于局部最小而得不到全局最优解，即得不到最优点处的平方和最小.另外，两种方法均受到假设条件的限制.因为通常假定随机变量为零均值，同方差和不存在自相关，且自变量之间不存在高度多重共线性.自助Bootstrap法可以解决上述问题，这是因为自助Bootstrap法充分利用了子样本身的信息，只依赖于给定的观测信息，不需要其他的假设.文献［9］在时间序列多项式回归分析中，就是用自助重复抽样拟合出了参数估计值的分布.可靠性模型参数自助估计法对随机变量分布总体无须做出任何假设，利用计算机通过增加模拟次数可快速逼近参数真值，提高模型精度.Bootstrap法(自助法)是美国Stanford大学统计系教授Efron提出的一种统计推断方法［10－11］.该方法的思路是:设容量为n的独立同分布随机子样 X=(X1，X2，…，Xn)来自未知的总体分布F;通过子样构造经验分布Fn，设θ=θ(Fn)为总体分布中的未知参数为θ的估计，估计误差依 Fn抽取一次再生样本，得到θ(F)，并作为θ的一个样本.设F*n是由X*得出的经验分布，记:然后用R*n的分布特性来迫近Rn的分布特性.因此有因此可依式(6)统计求出θ的分布及其特征值，如均值、方差或分布密度函数等.对于内在线性模型或内在非线性模型，可分别依式(2)或经验初值得到模型参数的估计，则由式(1)得得到β*的第一个估计，重复上述过程至第B次，得β*的第B个估计.至此，可由B个自助抽样估计值统计得出其均值，作为参数的最后估计.作为验证，这里以文献［12］提供的数据为例，可靠性模型选取威布尔分布.具有经典统计分布的威布尔分布是典型的可线性化的非线性模型，两参数威布尔分布可靠性模型为这里β为形状参数，η为尺度参数，t为时间，R(t)为可靠度，设对应文献［12］的一组失效数据:t1，t2，…，tn，首先用中位秩估计可得模型的可靠性估计.公式如下:因此，得到数据对(ti，R(ti))，由式(7)，有数据对(xi，yi)，随后对应式(8)作回归分析，最后应用自助法得到各参数的最后估计值，其中，取B=1 000，同时计算出其置信区间和标准差及各模型的标准残差［13］，计算结果如表1.自助法所得可靠性曲线与原始曲线如图1所示，其可靠度在图中分别用RB(t)、R(t)表示.图2为自助法残差随机变量有放回的重复抽样100、1 000次后的直方图、密度估计曲线和正态分布概率密度曲线图.1)从表1可以看出:自助法较之传统的回归法，其各项指标均明显优于后者.特别是对参数置信区间的估计，在同等置信水平下，前者显著好于后者.2)从模型标准残差看，若分别采用传统回归法中的最小二乘估计和逐次线性概似估计，其值分别为6.199、3. 676，后者小于前者，约为前者的一半左右.后者较高的模型精度其实是以其增加迭代次数为代价的，其中，迭代次数与允许误差有关;若在两种传统方法的基础上均采用自助法，模型标准误差均会有不同程度的减小.前者减小0. 967，后者减小1.109.且后者仍为前者的一半左右，自助概似估计仍优于自助平方估计.3)前文已述及原模型的精度均低于变换后模型精度，这是因为等量变换改变了因变量形式所致.4)从图2可以看出:只有在大样本(B=1 000)情况下，残差分布才接近正态分布.因此传统回归视随机变量ε～N( 0，σ2)的假定必然要影响模型的精度，而自助参数估计只依赖于给定的观测信息，不需要其他假设的这一特点正好弥补了其不足，因此可获得具有较高精度的模型.1)传统参数估计中，视随机变量为零均值，同方差和不存在自相关，且自变量之间不存在高度多重共线性的假定是影响模型精度的原因之一.2)传统参数估计中的最小二乘估计和逐次线性概似估计，本质都是线性回归.3)自助参数估计法对随机变量分布总体不做任何假设，利用计算机通过增加模拟次数可快速逼近参数真值，快速、有效，所得模型残差小，与传统的参数估计相比，可靠性模型具有较高的精度.杨建国(1957—)，男，教授，博士生导师.【相关文献】［1］ALLAN R N，ABU-SHEIKHAH N M.Analysis of reliability data using graphic-based interactive techniques［J］.International Journal of Quality＆ Reliability Management，1987，4(3):57 －70.［2］ZHAO Y G，ONO T，KATO M.Second-order third-moment reliability method［J］.Journal of structural engineering－ ASCE， 2002，128(8):1087 －1090.［3］HUANG W，DIETRICH D L.An alternative degradation reliability modeling approach using maximum likelihood estimation［J］.IEEE transactions on reliability， 2005，54(2):310－317.［4］BAI Yongsheng，WEN Liang.Application of Bayesian method based on random weighting in reliability parameter estimation［J］.Computer Engineering and Applications，2007(6):229 －233.［5］王新洲.非线性模型参数估计理论及应用［M］.武汉:武汉大学出版社，2002.［6］张英芝，申桂香，贾亚洲，等.数控车床故障分布规律及可靠性［J］.农业机械学报， 2006，37(1):156－159.［7］高翔，王若平，夏长高，等.随机变量多重Weibull统计模型及参数最优估计［J］.农业机械学报， 2006，37(11):41－44.［8］梅文华.可靠性增长试验［M］.北京:国防工业出版社，2003:90－201.［9］PARRELLA L M，VITALE C.Bootstrap inference in local polynomial regression of time series［J］.Stat Meth ＆Appl， 2007，16:117 －139.［10］EFRON B.Bootstrap methods:another look at the jackknife［J］.The Annals of Statistics， 1979，7(1):1 －26.［11］EFRON B.Better bootstrap confidence interval［J］.A-mer Statist Assor， 1987，82:171 － 200.［12］LUXHOY，JAMES T，HUAN-JYH S.Reliability curve fitting for aging helicopter components［J］.Reliability Engineering and System Safety， 1995，48:229 －234. ［13］EFRON B，TIBSHIRANI R J.Bootstrap methods for standard errors，confidence intervals and other measures of statistical accuracy［J］.Statistical Science， 1986，1(1):54－77.。
【国家自然科学基金】_分布估计算法_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
科研热词 推荐指数 em算法 9 参数估计 5 运动估计 4 目标跟踪 4 核函数 3 极大似然估计 3 截尾数据 3 α 稳定分布 3 sar图像 3 高分辨距离像 2 非线性系统 2 遗传算法 2 粒子滤波 2 码率控制 2 相关性 2 状态估计 2 混合指数分布 2 波达方向(doa)估计 2 比特分配 2 模式分类 2 核密度估计 2 条件分布函数 2 无线传感器网络 2 支持向量机 2 循环平稳 2 小波变换 2 定位 2 完全数据 2 多径时间延迟 2 多元分布函数 2 块匹配 2 图像去噪 2 分数低阶矩 2 分布估计算法 2 共变 2 信道估计 2 传感器网络 2 仿真 2 weibull分布 2 pair-copula 2 h.264/avc 2 esprit 2 bayes估计 2 鲁棒马氏距离 1 高频数据 1 高速跳频信号 1 高维索引 1 高斯混合分布模型 1 高分辨率sar建筑目标重建 1 高分辨率 1 马尔可夫随机场 1 颜色分布模型 1
107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160
截尾寿命试验中的Bayes估计
05#0$X0
8
%!6($
其 中8 % #"!+ i$为参数空间!!!6为两正数!可
由先验分布的均值 S%0&和"!$分位点确定’
于是基于定时截尾寿命试验不完全样本均值估计
为
# 0P&9 "
%
S0E*%0&%
05#0E*$X0
8
%!6++*$($
#=$
以上得到 P&7估计的一个计算公式’
@(!!P&967估 计 的 递 推 公 式
% "*"
%
$ *
同时![0* 也是0 的极大似然估计’
# $ 所以 Y#[0*$% Y
$ *
又因为! /$!故0"P&9 的方差为
# $ Y#0"P&9$%
Y
6+$ ! +*($
%
# $ # $ Y
!
$ +*($
0Y
$ *
% Y#[0*$
所以0"P&9 比[0* 更有效’
=! 结 ! 论
P&967估 计 充 分 利 用 了 先 验 信 息!并 且 有 方 便 的 递推算法!简化了 计 算’ 这 是 一 种 动 态 离 散 数 据 融 合 方 法 !它 比 常 规 估 计 更 有 效 !特 别 是 在 处 理 小 样 本 事 件 方面具有重要的使用价值’
;*<=$/20"W6’7*,6X6bY6,3Z6’8(P&9673&’6783Z&83*’(O*377*’X378,3[+83*’(6bY6W8&83*’