简介:构建了数据随机截断情形下的Weibull型参数模型,分别利用经典方法和Bayesian方法对其参数进行了估计。
简介:本文首先改进KuosmanenandKortelainen(2012)的随机前沿半参数模型,并运用改进模型,采用2005年1月1日至2011年6月30日我国30只样本基金的数据,实证评价基金投资效率。与以往的评价模型相比,改进的随机前沿半参数模型不仅结合了DEA和SFA的各自优点,还规避了基于CAPM的基金业绩评价可能造成的模型设定问题。此外,该模型不但能够更为充分和全面地评价基金的投资效率,而且可以根据研究者的自身需要将各种投入产出指标纳入基金投资效率的评价中,从而为研究者在基金评价领域提供了新的研究方法。基金投资效率的评价结果表明:首先,与传统测量指标的结果不同,我们的基金投资效率排名不仅取决于期末基金累计净值的大小或总收益率的高低,还取决于其较低的投入指标;其次,股票型基金和混合型基金的投资效率在不同基金之间差异明显,而债券型基金的投资效率在基金之间的差距较小,反映出债券型基金投资效率的稳健性。
简介:摘要院半参数模型是参数模型和非参数模型的混合模型,其应用前景十分广泛。本文介绍了半参数模型中的补偿最小二乘法,并用实测数据验证了该方法的有效性,通过算例分析,该方法应用于重力异常插值格网化是可行的。
简介:随机有限断层模型是模拟地震动加速度时程的一个重要工具.但将其应用于中强地震时,由于震源信息的准确性较差从而使模型参数具有较大的不确定性.尤其针对其中最为关键的应力降参数,目前相关研究较为缺乏且尚未形成系统的确定方法.本文基于美国LittleSkullMountainMw5.6级地震2个近场台站记录的地震动模拟,详细研究了采用随机有限断层法拟合中强地震地震动伪加速度反应谱(PSA)来确定应力降参数值的方法,并在计算应力降时引入了其它震源参数的不确定性,随后对此方法的可行性进行了验证.研究表明:采用不同频段反应谱残差和计算得到的应力降值差别较大,确定中强地震应力降较为合适的反应谱频段是中高频,采用该频段确定的应力降参数值模拟的反应谱和峰值加速度与实际记录较为符合;脉冲子断层百分比、断层长宽、倾角和深度等震源参数按截断的正态分布或均匀分布随机抽样,拟合得到的应力降参数值与通过实际震源模型参数得到的值相近.以上研究结果对确定一个区域中强地震应力降或中强地震近场强震动模拟研究提供了更进一步的研究方法和研究方向.
简介:摘要目的探讨基于随机森林的参数响应图(PRM)定量参数对肺功能的预测价值。方法回顾分析2018年8月至2019年12月在上海长征医院接受胸部三大疾病筛查的受试者615例。根据肺功能指标[第1秒用力呼气容积与用力肺活量的比值(FEV1/FVC)及第1秒用力呼气容积占预计值的百分比(FEV1%)]分为正常组、高危组及慢性阻塞性肺疾病(COPD)组。小气道CT定量参数主要为PRM参数,包括全肺、左肺、右肺及5个肺叶的肺体积、功能小气道疾病体积(PRMVfSAD)、肺气肿体积(PRMVEmph)、正常部分肺体积(PRMVNormal)、未分类部分肺体积(PRMVUncategorized)及后四者体积占全肺的百分比(%)。采用单因素方差分析或Kruskal-Wallis H检验3组间基本临床特征(年龄、性别、身高、体质量)、肺功能参数和小气道CT定量参数的差异;采用Spearman检验评价PRM参数与肺功能参数的相关性。最后构建基于PRM联合4个基本临床特征的随机森林回归模型,预测肺功能。结果3组间全肺PRM参数差异均有统计学意义(P<0.001)。CT定量参数PRMVEmph、PRMVEmph%、PRMVNormal%与FEV1/FVC呈中度相关(P<0.001),全肺体积、PRMVNormal、PRMVUncategorized及PRMVUncategorized%与FVC呈强或中度正相关(P<0.001),余PRM参数与肺功能参数呈弱或极弱相关。基于以上参数建立预测FEV1/FVC的随机森林模型和预测FEV1%的随机森林模型。预测FEV1/FVC的随机森林模型预测FEV1/FVC与实际值在训练集中R2=0.864,验证集中R2=0.749;预测FEV1%的随机森林模型预测FEV1%与实际值在训练集中R2=0.888,验证集中R2=0.792。验证集中,随机森林FEV1%预测模型对正常组及高危组分类的灵敏度为0.85(34/40),特异度为0.90(65/72),准确度为0.88(99/112);随机森林FEV1/FVC预测模型对非COPD患者及COPD患者分类的灵敏度0.89(8/9),特异度1.00(112/112),准确度0.99(120/121);两个模型联合对COPD组内[慢性阻塞性肺疾病全球倡议(GOLD)Ⅰ、GOLD Ⅱ、GOLD Ⅲ+Ⅳ]分类的准确度为0.44。结论小气道CT定量参数PRM可区分正常人群、高危及COPD人群;基于PRM参数结合临床特征的联合回归预测模型,对正常组及高危组、非COPD及COPD组的预测效果良好,进而实现一次CT扫描能够完成对功能小气道和肺功能的一次性评估。