本文将辅助--充分交织策略, 即Yu和Meng (2011)中提到的ASIS算法, 应用于Gibbs抽样算法中以提高两个方差参数的收敛性. 我们通过对潜在规模缩减因子(PSRF)、轨迹图及后验估计 比较了ASIS算法与普通Gibbs抽样算法的性能, 其中一个参数的收敛性有了很大的提高, 但另一个参数没有很明显的提高. 然而, 由于ASIS算法相与普通的Gibbs抽样算法相比极大地减少了为达到收敛所 需要的循环次数, 整体的抽样性能得到了极大的提高.
本文证明了copula , 生存copula , 对偶copula 和伴随copula 关于copula的复合运算构成一个四元群, 给出了当某个单点值给定时它们的最优上下界. 计算了, 时copula最优上下界的宽窄度, 并与时的宽窄度进行了比较.
Cardy给出临界渝流族横穿一个长方形 而不碰到长方形的上边和下边的概率估计公式; Lawler, Schramm和Werner给出了参数的通弦随机Loewner演 变穿过长方形的类似的概率估计公式. 在本文, 我们将后者的结果推广到的情形.
本文利用广义p-值和广义置信区间的概念构造 含有三个随机效应的套误差分量模型中方差分量的几种新的精确检验和置信区间, 并讨论它们在尺度变换下的不变性. 模拟结果表明, 基于广义p-值的检验很好地控制了犯第一类错误的概率.
本文对两个样本数据不完全的线性模型展开讨论, 其中线性模型协变量的观测值不缺失, 响应变量的观测值随机缺失(MAR). 我们采用逆概率加权填补方法对响应变量的缺失值进行补足, 得到两个线性回归模型``完全''样本数据, 在``完全''样本数据的基础上构造了响应变量分位数差异的对数经验似然比统计量. 与以往研究结果不同的是本文在一定条件下证明了该统计量的极限分布为标准, 降低了由于权系数估计带来的误差, 进一步构造出了精度更高的分位数差异的经验似然置信区间.
Reference分析最早由Bernardo(1979)提出的, Berger和Bernardo(1992a)做了进一步的发展. 而Berger 等(2001)提出了一个获得精确reference先验的方法, 它已经成为获取无信息先验的最成功的方法之一. 本文基于Berger等(2001)所提出的的算法, 研究了具有一般协方差结构的增长曲线模型的reference先验. 同时, 给出了相应结果的一些应用.
本文在传统Lee-Carter人口死亡率模型的框架下, 引入同出生年人群死亡率之间的相关性效应, 从而对未来死亡率的动态变化进行更加具体的刻画. 同时借鉴Lin和Cox(2005)所提出的长寿债券构造机制, 基于中国的实际人口死亡率数据, 运用多维概率扭转变换对不完全市场下长寿债券的定价结果进行比较分析.
本文是对近十年来科学前沿热点问题之一的 全基因组关联研究(genome-wide association study, GWAS)的一个综述, 侧重于介绍其中所用到的统计分析方法, 讨论当前GWAS中存在的一些问题及挑战, 并就其发展前景作一个展望.
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