【摘 要】
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聚类失效时间数据常见于生物医学领域并得到了广泛的研究,通常采用边际回归建模的方法来确定失效风险的潜在因素。在具有潜在相关性的右删失聚类失效时间数据的基础上,边际比例风险模型的广义估计方程的理论通过引入工作相关矩阵来刻画数据聚类内的相关性,并通过预先指定的工作相关矩阵来对聚类内的相关性结构进行建模。首先,结合广义矩估计和二次推断函数的理论,我们将边际比例风险模型中工作相关矩阵的逆矩阵分解成若干基矩阵
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聚类失效时间数据常见于生物医学领域并得到了广泛的研究,通常采用边际回归建模的方法来确定失效风险的潜在因素。在具有潜在相关性的右删失聚类失效时间数据的基础上,边际比例风险模型的广义估计方程的理论通过引入工作相关矩阵来刻画数据聚类内的相关性,并通过预先指定的工作相关矩阵来对聚类内的相关性结构进行建模。首先,结合广义矩估计和二次推断函数的理论,我们将边际比例风险模型中工作相关矩阵的逆矩阵分解成若干基矩阵的线性组合,构建了拓展得分向量,进而在先前研究工作的基础上提出了一个新参数估计函数并给出了估计值的迭代算
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随着全世界范围内能源危机不断加剧,高效的能量存储技术在生产、生活中越来越被人们所重视。在各种储能设备中,超级电容器作为一种新型储能装置,其具有功率密度高、充电速度快、循环寿命长、安全性能高等优势,因此在许多有高性能储能要求的领域中发挥了重要的作用并显示出了极大的应用前景。在超级电容器中,电极材料是决定其性能的关键因素之一,通过合理的电极材料成分配比和结构设计可以使得超级电容器的性能更优化。本文研究
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混频数据抽样模型(Mixed Data Sampling,MIDAS)是解决响应变量与解释变量观测频率不一致的混频数据分析问题的一类重要的统计模型。这类模型克服了将混频数据同频化的数据预处理方式可能引起的高频数据信息的损失和人为填补数据的误差问题,保证了原始的混频数据结构。然而,目前的混频回归模型仍以线性模型为主,本文将混频数据抽样技术和逻辑回归模型相结合,提出了两类非线性混频预测模型,并将其应用