水文模型不确定性分析的多准则似然判据GLUE方法

水文模型不确定性分析GLUE（Generalized Likelihood uncertainty Estimation）方法常用似然判据Nash-Sutcliffe系数（确定性系数）,这种判别标准侧重对整体过程误差的估计,对点状况如洪峰的表征不够,不能准确地反映模型的不确定性情况。本研究基于GLUE方法,建立了多准则似然判据,应用北方水库常用的大伙房模型,对碧流河水库洪水预报的不确定性进行研究,并给出预报误差分析。结果表明,将常用的确定性系数似然判据扩展为洪峰误差、洪量、峰现时间、确定性系数四个目标的多准则似然判据,能更好地反映模型的实际不确定情况,对模型参数的率定和不确定性研究具有重要意义。     

流量数据误差对水文模拟不确定性分析的影响

基于普适似然不确定性估计(generalized likelihood uncertainty estimation,GLUE)分析框架,通过在其似然函数的定义中考虑实测流量数据的误差,建立新的似然函数L2,并与广泛使用的似然函数纳希效率系数L1进行对比,分析讨论了流量数据误差对流量模拟不确定性估计结果的影响.通过淮滨...     

威布尔分布在寿命分析中的应用

结合极大似然方法，探讨了具有广泛适应性的威布尔分布在工程设备寿命分析中的应用；针对威布尔分布产品子样有失效的情形，构建了的似然函数；根据极大似然准则，推导了工程设备特征寿命和形状参数的极大似然点估计迭代计算公式；在子样无失效情形下，给出了(1-α）置信水平下可靠度R(t)和可靠寿命t(R)的最优单侧置信下限计算公式；最后，给出了工程算例。     

贝叶斯项目反应模型及nimble实现

针对国际学生评估项目2015年数据(PISA),采用单参数、双参数和三参数的项目反应模型进行建模,在每个模型下,分别采用logistic连接函数和probit连接函数.针对6个模型,应用偏差信息准则(Deviance Information Criterion,DIC)和伪边际似然对数(Logarithm of Pseudo-Marginal Likelihood,LPML)进行模型评价和模型选择.结果表明,当连接函数为logistic双参数的项目反应模型表现最好,因为这个模型下的DIC值最小,并且LPML值最大.我们采用R软件nimble包进行编程.     

基于Copula函数的非连续序列洪水频率分析

现行洪水频率分析采用单变量分布曲线,应用Copula函数构造洪水联合分布时又未考虑历史洪水资料.本文将一维非连续序列的极大似然法扩展应用到二维联合分布的参数估计,建立了基于Copula函数的非连续序列洪水频率分析模型,并以长江三峡水库设计洪水为例,验证该模型的可行性和合理性.结果表明,所建模型合理可行,为多变量非连续序...     

和极大似然估计──一种新的估计准则

经典的极大似然估计和抗差的广义极大似然估计都是将随机样本看成独立积事件，在积概率最大的准则下，求参数估值，前者不能抗拒粗差，后者能抗拒粗差。和极大似然估计是将随机样本看成独立和事件，在和概率最大的前提下，求参数估值，从理论分析和计算结果来看，和极大似然估计优于积极大似然估计。     

删失数据极大似然估计的大偏差上界

本文主要研究随机删失模型中参数的极大似然估计的大偏差上界,本文中不要求极大似然估计唯一存在.利用函数的连续模和Holder不等式等,给出了极大似然估计的大偏差上界和下紧的速率函数.     

相依样本下密度函数经验似然置信区间

主要讨论了相依样本下密度函数的经验似然置信区间,仅给出似然比统计量的极限分布,可构造参数的经验似然置信区间.     

拟似然非线性模型的统计诊断

研究了经验似然估计下的拟似然非线性模型的统计诊断问题。首先给出了模型经验似然比函数,进而求出模型的经验似然估计;再基于数据删除模型推导出参数的一阶近似公式,并提出了经验Cook距离;最后通过对实例的分析,验证了该统计方法的有效性和合理性。     

白高斯噪声下取样PPM信号的最大似然检测

在强背景光干扰的情况下 ,光 PPM信道可以看成 AWGN信道 ,从理论上推导了在这种信道中任意脉冲形状的每时隙多次抽样数字 PPM信号最大似然接收机的似然函数 ,画出了接收机的结构框图 ,并分析了这种接收机的误码率 ,最后为了验证这种接收机的可靠性并讨论各种参数对接收机性能的影响 ,对接收机的解调正确率进行了计算机仿真。