【CN110032706A】一种低阶时滞系统的两阶段参数估计方法及系统【专利】
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910309960.9
(22)申请日 2019.04.17
(71)申请人 山东科技大学
地址 266590 山东省青岛市黄岛区前湾港
路579号
(72)发明人 李敏花 柏猛 吕英俊 廉振芳
(74)专利代理机构 济南圣达知识产权代理有限
公司 37221
代理人 董雪
(51)Int.Cl.
G06F 17/13(2006.01)
G06N 3/00(2006.01)
G05B 11/42(2006.01)
(54)发明名称
一种低阶时滞系统的两阶段参数估计方法
及系统
(57)摘要
本发明公开了一种低阶时滞系统的两阶段
参数估计方法及系统，包括：输入系统阶次；根据
系统的阶次，求取描述系统的微分方程；对微分
方程进行积分，得到描述系统的新的数学模型；
用最小二乘法得到系统的参数估计值的初始值；
然后设置参数初值估计误差，得到时滞系统参数
取值范围；采用粒子群优化的方法对系统参数进
行优化；输出系统参数辨识结果。该发明可解决
低阶时滞系统初值和终值未知情况下的参数估
计问题，具有良好的抗噪性能，具有较高的参数
估计精度和较小的估计误差，算法简单易于实
现，
非常适合工业应用。权利要求书2页 说明书8页 附图1页CN 110032706 A 2019.07.19
C N 110032706
A
1.一种低阶时滞系统的两阶段参数估计方法，其特征在于，包括：
根据系统输出的阶跃响应曲线，确定低阶时滞系统的阶次；
根据系统的阶次，确定描述系统的微分方程；
对描述系统的微分方程进行两次积分，得到描述系统的新的数学模型；
对新的数学模型采用最小二乘法估计初始参数；
采用粒子群优化算法对初始参数进行优化；
参数优化完成后，输出系统参数辨识结果。
2.如权利要求1所述的一种低阶时滞系统的两阶段参数估计方法，其特征在于，所述系统的阶次为一阶或者二阶。
3.如权利要求2所述的一种低阶时滞系统的两阶段参数估计方法，其特征在于，所述系统的阶次为一阶时，
所对应的一阶时滞系统微分方程为：
其中，u(t)和y(t)分别为系统输入和输出，e(t)为系统噪声或模型误差，T为时间常数，k为系统增益，L为滞后时间，y(0)为系统初值。
4.如权利要求2所述的一种低阶时滞系统的两阶段参数估计方法，其特征在于，所述系统的阶次为二阶时，
所对应的二阶时滞系统微分方程为：
其中，u(t)和y(t)分别为系统输入和输出，e(t)为系统噪声或模型误差，T为时间常数，a 1和a 2为系统参数，k为系统增益，L为滞后时间，y(0)为系统初值。
5.如权利要求1所述的一种低阶时滞系统的两阶段参数估计方法，其特征在于，当系统为一阶时滞系统系统时，描述系统的新的数学模型为：
Y N ＝H N θ1+e N
其中，Y N ＝[y [1](t 1),y [1](t 2),…,y [1](t N )]T ，e N ＝[e 2(t 1),e 2(t 2),…,e 2(t N )]T ，系统阶跃响应采样时间序列为{t 1,t 2,…,t N }，t i >L
；
y(0)和e(0)分别为系统初
值和阶跃响应。
6.如权利要求1所述的一种低阶时滞系统的两阶段参数估计方法，其特征在于，当系统为二阶时滞系统系统时，描述系统的新的数学模型为：
Y N ＝H N θ2+e N
其中，Y N ＝[y(t 1),y(t 2),…,y(t N )]T ，
e N ＝[e 2(t 1),e 2
(t 2),…,e 2(t N )]T ，权 利 要 求 书1/2页2CN 110032706 A
数据传输系统误码率-
长沙理工大学 《通信原理》课程设计报告 数据传输系统误码率测试器的MATLAB 实现及性能分析 123 学院计算机与通信工程专业通信工程 班级学号 学生姓名指导教师 课程成绩完成日期201 课程设计成绩评定
学院计算机与通信工程专业通信工程 班级学号 学生姓名指导教师 课程成绩完成日期 指导教师对学生在课程设计中的评价 评分项目优良中及格不及格课程设计中的创造性成果 学生掌握课程内容的程度 课程设计完成情况 课程设计动手能力 文字表达 学习态度 规范要求 课程设计论文的质量 指导教师对课程设计的评定意见 综合成绩指导教师签字 2017年1月15日
课程设计任务书 计算机与通信工程学院通信工程专业 课程名称通信原理课程设计时间2016～2017学年第一学期18～20周学生姓名指导老师曹敦 题目数字传输系统误码率测试器的MATLAB实现及性能分析 主要内容： 本课程设计的目的主要是仿真通信加密系统。对输入随机数字信号与m 序列异或运算以实现信号加密，送入含噪信道，在接收端与相同序列再进行异或运算以解密，改变信道误码率大小，测试接收信号与发送信号之间的误码率，分析该种加密传输系统的抗噪声性能。 要求： （1）本设计开发平台为MATLAB中的Simulink。 （2）模型设计应该符合工程实际，模块参数设置必须与原理相符合。 （3）处理结果和分析结论应该一致，而且应符合理论。 （4）独立完成课程设计并按要求编写课程设计报告书。 应当提交的文件： （1）课程设计学年论文。 （2）课程设计附件（主要是模型文件和源程序）。
数据传输误码率的MATLAB实现性能分析学生姓名：席广然指导老师：曹敦 摘要本课程设计主要运用MATLAB集成环境下的Simulink仿真平台设计进行数据传输系统误码率测试器的仿真。在本次课程设计中先根据9级m序列发生器的结构，从Simulink 工具箱中找所需元件，送入含噪信道，改变信道误码率大小，测试发送信号与接收信号的误码率大小，其中可以通过不断的修改优化得到需要信号，最后通过对输出波形的分析得出仿真是否成功。 关键词Simulink；数据系统；m序列；误码率 1引言 本次课程设计主要运用MATLAB软件，在Simulink平台下建立仿真模型。实现数据传输系统的的误码率计算的过程，通过比较发送信号与接收信号之间产生的误码率大小，分析比较，改变参数设置，观察波形变化及误码率大小的变化，并对其进行分析总结。 1.1课程设计的目的 通信原理是通信工程专业的一门骨干的专业课，是通信工程专业后续专业课的基础。掌握通信原理课程的知识可使学生打下一个坚实的专业基础，可提高处理通信系统问题能力和素质。由于通信工程专业理论深、实践性强，做好课程设计，对学生掌握本专业的知识、提高其基本能力是非常重要的。 本次的课程设计研究的是数据传输的误码率，通过改变噪声方差的大小，测试发送信号与接收信号的误码率大小，用来理解实际生活的数据传输之间误码率大小的决定条件，从而在实际中尽量减少误码率的大小。
生产资源配置效率及其测度理论研究
《当代经济研究》1998年第3期 生产资源配置效率及其测度理论研究 孙 巍 盖国凤 一、引言 资源的稀缺性要求人们必须做出选择,按照一定的规则或机制分配社会资源。我们把这种资源的分配过程称为资源配置(A llocati on of resourses )。经济学意义下的资源配置可以分为生产领域的资源配置和消费领域的资源配置。生产领域的资源配置是指可供选择的生产要素资源在特定社会机制作用下在不同产业之间及产业内部不同生产者之间的分配和组合。生产领域的资源配置为实现商品的供求平衡要保证生产资源在不同商品之间、同类商品不同品种之间以及同种商品不同生产者之间的合理分配。消费领域的资源配置是指可供选择的消费品在特定社会机制作用下在不同消费者之间的分配。消费资源的配置为实现公平、合理等特定的社会价值取向或发展目标要在不同地域、不同阶层的利益集团或消费者之间按照一定的原则或机制分配生产者提供的消费品。 决定社会资源如何配置的工具是资源配置的社会机制,其中包括经济机制、法律机制和行政机制等。不同的社会制度、不同的经济体制决定了不同的资源配置机制。市场经济是资源配置和经济运行主要靠市场机制的自发作用,而政府不起主导作用的经济体制。理论意义上纯粹的市场经济中,一切资源归个人所有,人们通过投资或“负投资”(即资源的消费)来增加或减少资源的拥有量;个人被假定为经济人,每个人都寻求个人利益的最大化;价格机制是理想的资源配置机制。在价格机制的自发调节下,通过对利润最大化的追求,实现生产要素资源在不同产业之间以及产业内部不同生产者之间的配置;通过对商品消费效用最大化的追求,实现商品资源在全社会的配置。在非理想的市场经济中,价格机制也对资源配置起主导作用。因此,厂商在市场机制作用下如何合理地配置可获得的各种生产资源以实现生产的有效性和利润的最大化,就成为实现资源合理 配置的关键。 二、生产资源配置有效性的内涵 理论上,生产资源配置的有效性可以从宏观经济、行业(或部门)和企业三个方面来理解。宏观经济意义上生产资源的有效配置是指在合理经济机制作用下,实现生产资源在全社会的最合理分配,使生产资源的效用得到最大限度地发挥,并通过生产活动的合理组织获得全社会产出的最大化。这里,所谓合理经济机制是指为实现社会既定发展目标而制定的能够分配社会资源、合理调节社会生产活动的法律法规和经济活动规范,其中即包括合理而有效的市场机制和调控机制,也包括与之相适应的法律机制和其他社会机制。所谓生产资源在全社会的最合理分配,是指生产资源在不同部门、不同行业、不同地区或不同生产群体按生产活动的客观需要,在特定社会机制作用下实现的效用最大化分配。所谓社会产出的最大化,是指通过生产活动的合理组织使技术水平得以充分发挥,生产者和经营者的积极性得以充分调动,从而使生产资源的效用得到有效利用,实现满足社会需要的产出最大化,市场经济条件下社会生产资源的有效配置是通过以市场机制为主的经济机制促使厂商利润最大化目标和社会经济目标保持最大限度的一致性来实现的。 行业(或部门)生产资源的有效配置是指在特定社会生产资源配置机制作用下,生产资源在产业内部的合理分配。企业(以盈利为目的)生产资源的有效配置是指在特定经济环境与条件下,使获得的所需资源得到最大限度利用,实现利润最大化的资源配置状态。狭义上,厂商以成本最小化为目标配置资源,但成本最小化并不能保证利润的最大化,只有在技术(包括生产技术和管理技术)水平充分发挥和规模经济的前提下才能实现成本最小化和利润最大化的统一。 目前,经济理论界对生产资源配置的有效性问 — 62—
应用统计学：参数估计习题及答案
简答题 1、矩估计的推断思路如何？有何优劣？ 2、极大似然估计的推断思路如何？有何优劣？ 3、什么是抽样误差？抽样误差的大小受哪些因素影响？ 4、简述点估计和区间估计的区别和特点。 5、确定重复抽样必要样本单位数应考虑哪些因素？ 计算题 1、对于未知参数的泊松分布和正态分布分别使用矩法和极大似然法进行点估计，并考量估计结果符合什么标准 2、某学校用不重复随机抽样方法选取100名高中学生，占学生总数的10%，学生平均体重为50公斤，标准差为48.36公斤。要求在可靠程度为95%（t=1.96）的条件下，推断该校全部高中学生平均体重的范围是多少？ 3、某县拟对该县20000小麦进行简单随机抽样调查，推断平均亩产量。根据过去抽样调查经验，平均亩产量的标准差为100公斤，抽样平均误差为40公斤。现在要求可靠程度为95.45%（t=2）的条件下，这次抽样的亩数应至少为多少？ 4、某地区对小麦的单位面积产量进行抽样调查，随机抽选25公
顷，计算得平均每公顷产量9000公斤，每公顷产量的标准差为1200公斤。试估计每公顷产量在8520-9480公斤的概率是多少？（P(t=1)=0.6827, P(t=2)=0.9545, P(t=3)=0.9973） 5、某厂有甲、乙两车间都生产同种电器产品，为调查该厂电器产品的电流强度情况，按产量等比例类型抽样方法抽取样本，资料如下： 试推断： （1）在95.45%（t=2）的概率保证下推断该厂生产的全部该种电器产品的平均电流强度的可能范围 （2）以同样条件推断其合格率的可能范围 （3）比较两车间产品质量 6、采用简单随机重复和不重复抽样的方法在2000件产品中抽查200件，其中合格品190件，要求： （1）计算样本合格品率及其抽样平均误差
第八章 参数估计
第八章参数估计 一、思考题 1.什么是参数估计？参数估计有何特点？ 2.评价估计量优劣的准则是什么？ 3.什么是点估计、区间估计？二者有何联系和区别？ 4.确定必要的抽样数目有何意义？必要抽样数目受哪些因素影响？ 二、练习题 （一）填空题 1．参数估计的方法有_________和_________。 2．若样本方差（s n21-）的期望值等于总体方差（σ2），则称s n21-为σ2的____________估计量 3．总体参数的估计区间是由_________和_________组成。 4．允许误差是指与的最大绝对误差范围。 5．如果总体平均数落在区间960～1040内的概率是95%，则抽样平均数是 ______，允许误差是______。 6．在同样的精度要求下，不重复抽样比重复抽样需要的样本容量。 x=5，7．设总体X的方差为1，从总体中随机取容量为100的样本，得样本均值 =2.58) 则总体均值的置信水平为99%的置信区间_____________。(Z 0.005 （二）判断题 1( )参数估计就是用样本统计量去估计总体的参数。 2( )随机抽样是参数估计的前提。 3( )参数估计的抽样误差可以计算和控制。 4( )估计量的数学期望等于相应的总体参数值，则该估计量就被称为相应总体参数的无偏估计量。 5( )区间估计就是根据样本估计量以一定的置信度推断总体参数所在的区间范围。
6( )样本统计量n x x s ∑-=22)(是总体参数2σ的无偏估计量。 7（ ）估计量的有效性是指估计量的方差比其它估计的方差小。 8（ ）点估计是以样本估计量的实际值直接作为相应总体参数的估计值。 9（ ）抽样估计的置信水平就是指在抽样指标与总体参数构造的置信区间中， 包含总体参数真值的区间所占的比重。 10（ ）样本容量一定时，置信区间的宽度随置信水平的增大而减小。 （三）单选题 1．极限误差是指样本统计量和总体参数之间( )。 A.抽样误差的平均数 B.抽样误差的标准差 C.抽样误差的可靠程度 D.抽样误差的最大可能范围 2.参数估计的主要目的是( )。 A.计算和控制抽样误差 B. 为了深入开展调查研究 C.根据样本统计量的数值来推断总体参数的数值 D. 为了应用概率论 3.参数是指基于( )计算的指标值。 A.样本 B.某一个样本 C.多个样本 D.总体 4.总体参数很多，就某一参数(如均值)而言,它的取值( )。 A.是唯一的 B.不是唯一的 C.随样本的变化而变化 D.随抽样组织形式的变化而变化 5.样本统计量很多，就某一统计量(如均值)而言,它的取值( )。 A.是唯一的 B.随样本的变化而变化 C.由总体确定 D.由抽样的组织形式唯一确定 6.以样本均值x 估计正态总体的均值μ时,如果总体方差2σ已知,这时将会需要查阅( )。 A.正态分布表 B.标准正态分布表 C.t 分布表 D.2χ分布表 7.以样本均值x 估计正态总体的均值μ时,如果总体方差2σ未知,这时将会需要查阅( )。
效率评价软件(EMS)说明书
EMS：效率度量系统用户说明书 内容 1 介绍 2准备投入产出数据 2.1 使用微软Excel文件 2.2 使用文本文件 2.3 非自由处置的投入和产出 3准备权重限制 3.1 使用微软Excel文件 3.2 使用文本文件 4 开始EMS和调入数据 5 运行一个DEA模型 5.1 准备结果格式 5.2 选择技术结构 5.3 选择效率测度 5.4 高级模型选择 6 结果 7 致谢 8声明 1 介绍 效率度量系统（EMS）是基于微软Windows 9x/NT系列的计算数据包络分析效率测度的软件。这本手册的目的就是介绍这个软件的应用，并非介绍DEA，关于DEA你可以参考下列书籍： ? H. O. Fried, C. A. K. Lovell, and S. Schmidt (1993), The measurement of productive e_ciency: Techniques and applications, Oxford University Press, New York ? R. F¨are, S. Grosskopf, and C. A. K. Lovell (1994), Pr oduction Frontiers,Cambridge University Press, Cambridge ? A. Charnes, W. W. Cooper, A. Y. Lewin, and L. M. Seiford (1994), Data Envelopment Analysis: Theory, Methodology, and Application, Kluwer Academic Publishers, Dordrecht ? W. W. Cooper, L. M. Seiford, and K. Tone (2000), Data Envelopment Analysis: A Comprehensive Text with Models, Applications, References
LOGIT模型参数估计方法研究_金安
第4卷第1期2004年2月 交通运输系统工程与信息 Jo ur nal of T r anspo rt atio n Sy stems Eng ineer ing and Infor matio n T echno lo gy Vo l.4No.1Febr uar y 2004 文章编号:1009-6744(2004)01-0071-05 LOGIT 模型参数估计方法研究 金 安 (广州市规划局交通研究所,广州510030) 摘要: 离散选择模型,特别是L OG IT 模型在交通需求模型建立过程中,应用非常广泛,许多实际的交通政策问题都涉及到方式选择,然而L OG IT 模型的建立非常困难,尤其是效用函数及参数估计.本文重点就L O GIT 模型参数估计的有关问题进行讨论,特别是运用统计方法如何对效用函数的变量进行选取及比较不同形式效用函数. 关键词: L O GI T 模型;参数估计;t 检验;似然率检验中图分类号: N 945.12 On Methodology of Parameter Estimation in L OGIT Model JIN An (Instit ute o f T r aspo r tatio n,G uang zho u P la nning Bur eau,Guang zho u 510030,China ) Abstract : Disagg reg ate choice mo del ,especially L O GIT m odel ,hav e been used w idely in dev elo pment of tr avel demand mo del ,many pr actical tr anspor tation policy issues ar e concerned w ith mode choice.But pro cedure o f development of L OG IT mo del is difficult,especially mo del calibr atio n and for m of utility functio n.T his paper discuss r elat ional pr oblems o n development of L OG IT model,P articular emphasis is placed o n pr actical pr ocedur es for selection the co rr ect ex planato ry var iables and on compar ing differ ent ver sions of utility functio n using st atistical metho ds.Keywords : L OG IT mo del;par ameter est imation;t -test;likeliho od test CLC number : N 945.12 收稿日期:2003-11-24 金安:广州市规划局交通研究所工程师,工学硕士.研究方向为交通规划及交通需求模型. 1 引 言 实践过程中,LOGIT 模型效用函数不可能预先知道,模型师在建立LOGIT 模型最初阶段几乎没有效用函数任何信息,最多认为在效用函数中会有哪些可能的变量,但也不能确定所有的变量是否都需要,更不可能知道哪些变量需要进行函数变换或效用函数参数的具体数值是多少.这些问题只有通过拟合合适的观测数据,并检验这些模型来确定哪一个最能够描述观测数据.本文主要介绍拟合和测试LOGIT 模型方法. 2 数据的要求 估计和检验过程的第一步是选择合适的观测数据,用于建立LOGIT 方式选择模型所需的数据有: (1)对个体实际方式选择行为的观测.例如, 要建立工作出行方式选择模型,需要对上班出行者方式选择进行观测的数据. (2)所有被选择和没有被选择方式的相关属性值.这些属性可能作为模型中的变量.例如,假设总出行时间被认为是模型中的一个变量,则对于样本中每一个个体而言,所需数据包括每一种可能方式的总出行时间.如果属性数据仅包含被选择方式,LOGIT 模型就不能建立. (3)任何可能作为变量的个体属性值.例如,汽车拥有水平,则需要样本中每个个体家庭汽车拥有水平数. 3 模型的设定 所需数据收集后,下一步工作是设定一种或多种效用函数形式.设定步骤包括确定效用函数中变量、属性的函数变换以及效用函数的形式.这个步
SFA方法综述
SFA方法和因子分析法综述 （姬晓鹏，管理科学与工程，1009209018） 1.1DEA方法和SFA方法的区别 1.数据包络分析（DEA） 数据包络分析(data envelopment analysis)简称DEA,采用线性规划技术，是最常用的一种非参数前沿效率分析法。它由A.Charnes和W.W.Cooper[1]等人于1978年创建的，以相对效率为基础对同一类型的部门的绩效进行评价。 该方法将同一类型的部门或单位当作决策单元(DMU)，其评价依据的是所能观测到的决策单元的输入数据和输出数据。输入数据是指决策单元在某种活动中所消耗的某些量，如投入资金量、原料量等，输出数据是指决策单元消耗这些量所获得的成果和产出，如产品产量、收入金额等。将各决策单元的输入输出数据组成生产可能集所形成的生产有效前沿面，通过衡量每个决策单元离此前沿面的远近，来判断该决策单元的投入产出的合理性，即技术效率[2]。 一般的评价方法比较同一类型的决策单元的效率，需要先对决策单元的输入输出指标进行比较，并通过加权得到一个综合评分，然后通过各个决策单元的评分来反映其效益优劣。数据包络分析法则巧妙地构造了目标函数，并通过Charnes －Cooper变换（称为2 C－变换）将分式规划问题转化为线性规划问题，无需统一指标的量纲，也无需给定或者计算投入产出的权值，而是通过最优化过程来确定权重，从而使对决策单元的评价更为客观。对建筑设计企业进行评价的问题，很适于数据包络分析法的评价模型。 DEA方法也存在着一些缺点：首先，当决策单元总数与投入产出指标总数接近时，DEA方法所得的技术效率与实际情况偏差较大；其次，DEA方法对技术有效单元无法进行比较；此外，由于未考虑到系统中随机因素的影响，当样本中存在着特殊点时，DEA方法的技术效率结果将受到很大影响。彭晓英等用因子分析法对指标进行筛选和综合，再采用DEA方法进行评价，解决了DEA方法对指标数量限制的问题，并对煤炭资源型城市的生态经济发展进行了评价[3]。 SFA与DEA方法都是前沿效率评价方法，它们都是通过构造生产前沿面来计算技术效率的。与DEA方法相比，SFA方法利用生产函数来构造生产前沿面，并采用技术无效率项的条件期望来作为技术效率，其结果受特殊点的影响较小且
(整理)参数估计方法.
第七章 参数估计 第一节 基本概念 1、概念网络图 {}???? ??? ?? ???????????????????→??????单正态总体的区间估计区间估计一致性有效性无偏性估计量的评选标准极大似然估计矩估计点估计从样本推断总体
2、重要公式和结论
例7．1：设总体),(~b a U X ，求对a, b 的矩估计量。 例7．2：设n x x x ,,,,21 是总体的一个样本，试证 （1）;21 10351321x x x ++= ∧ μ （2）;12541313212x x x ++=∧μ （3）.12 143313213x x x -+=∧μ 都是总体均值u 的无偏估计，并比较有效性。 例7．3：设n x x x ,,,,21 是取自总体),(~2 σμN X 的样本，试证 ∑=--=n i i x x n S 1 22 )(11 是2 σ的相合估计量。
第二节 重点考核点 矩估计和极大似然估计；估计量的优劣；区间估计 第三节 常见题型 1、矩估计和极大似然估计 例7．4：设0),,0(~>θθU X ，求θ的最大似然估计量及矩估计量。 例7．5：设总体X 的密度函数为 ?????≥=--. , 0,1)(/)(其他μθ θμx e x f x 其中θ>0, θ,μ为未知参数，n X X X ,,,21 为取自X 的样本。试求θ,μ的极大似然估计量。 2、估计量的优劣 例7．6：设n 个随机变量n x x x ,,,21 独立同分布， ,)(11,1,)(1 22 12 1∑∑==--===n i i n i i x x n S x n x x D σ 则 （A ）S 是σ的无偏估计量； （B ）S 是σ的最大似然估计量； （C ）S 是σ的相合估计量； （D ）x S 与2 相互独立。 例7．7：设总体X 的密度函数为 ?????<<-=, , 0,0),(6)(3 其他θθθx x x x f n X X X ,,,21 是取自X 的简单随机样本。 （1） 求θ的矩估计量∧ θ；
误码率是指二进制比特在数据传输系统中被传错的概率
误码率测定 误码率定义 误码率是指二进制比特在数据传输系统中被传错的概率，它在数值上近似等于：Pe = Ne/N 其中，N为传输的二进制比特总数，Ne为被传错的比特数 注： 1.误码率应该是衡量数据传输系统正常工作状态下传输可靠性的参数； 2.对于一个实际的数据传输系统，不能笼统地说误码率越低越好，要根据实际传输要求提出误码率要求； 3.对于实际数据传输系统，如果传输的不是二进制比特，要折合成二进制比特来计算； 4.差错的出现具有随机性，在实际测量一个数据传输系统时，只有被测量的传输二进制比特数越大，才会越接近于真正的误码率值。 误码率的测定 测定分为两种：统计学方法与实际测量。在实际测量中，最常用的是循环冗余检查方式。 检错码与纠错码 纠错码：每个传输的分组带上足够的冗余信息，使得接收端能发现并自动纠正传输差错。 检错码：分组仅包含足以使接收端发现差错的冗余信息，接收端能发现出错，但不能确定哪一比特是错的，并且自己不能纠正传输差错。 常用的检错码 奇偶校验码: 垂直奇(偶)校验 水平奇(偶)校验水平 垂直奇(偶)校验(方阵码) 循环冗余编码CRC:这是目前应用最广的检错码编码方法之一,它具有建检错能力强和实现容易的特点，因此主要介绍循环冗余编码方式。 循环冗余编码工作原理循环冗余编码工作原理
标准CRC生成多项式G（x） CRC-12：G(x) = x12 + x11 + x3 + x2 + x + 1 CRC-16：G(x) = x16 + x15 + x2 + 1 CRC-CCITT：G(x) = x16 + x12 + x5 + 1 CRC-32：G(x) = x32 + x26 + x23 + x22 + x16 + x12 + x11 + x10 + x8 + x7 + x5 + x4 + x2 + x + 1 差错控制机制 差错控制通常采用反馈重发纠错实现机制，如下图所示： 反馈重发机制的分类 反馈重发机制分为停止等待方式和连续工作方式；而连续工作方式又可分为拉回方式和选择重发方式 停止等待方式的工作过程
参数估计习题
第八章 参数估计习题 一、 填空题： 1．设总体),(~2σμN X ，n X X X ,,,21 是来自X 的一个样本，参数2,σμ都是未知的， 则μ的矩估计量为 。2 σ的矩估计量为 。 2．设总体),(~2σμN X ，其中2 σ未知，μ已知，n X X X ,,,21 是来自X 的一个样本， 做样本函数如下①∑=-n i i X n 12)(1μ，②2 1])([∑=-n i i X σμ，③∑=-n i i X X n 12)(1，④ ∑=--n i i X X n 12 )(11，⑤∑=+--n i i i X X n 121)() 1(21，这些样本函数中，是统计量的有 , 统计量中是的无偏估计量的有 。 3．设某总体X 的密度函数为?? ???<<-=其他 ,00, )(2 );(2ααα αx x x f ，对容量为n 的样本， 参数α的矩估计量为 。 4.假设总体)81.0,(~μξN ，n X X X ,,,21 是来自ξ的样本，测得样本均值5=x ，则置 信度是0.99的μ的置信区间是 5．设n X X X ,,,21 是来自总体X 的样本，对总体方差进行估计时，常用的无偏估计量是 。 6．设总体X 在区间],0[θ上服从均匀分布，则未知参数θ的矩法估计量为 。 二、选择题： 1．设n X X X ,,,21 是来自总体X 的样本，2 )(,)(σμ==x D x E ，并且和是未知参数，下面结论中是错误的[ ]。 （A ）X =1?μ 是μ的无偏估计； （B ）12?X =μ是μ的无偏估计； （C ）21??μμ比有效； （C ）21 )(1∑=-n i i X n μ是2σ的 极大似然估计量。
非线性模型参数估计方法步骤
EViews非线性模型参数估计方法步骤 1.新建EViews工作区，并将时间序列X、P1和P0导入到工作区； 2.设定参数的初始值全部为1，其方法是在工作区中其输入下列命令 并按回车键 param c(1) 1 c(2) 1 c(3) 1 c(4) 1 3.估计非线性模型参数，其方法是在工作区中其输入下列命令并按 回车键 nls q=exp(c(1))*x^c(2)*p1^c(3)*p0^c(4) 4.得到结果见table01（91页表3. 5.4结果）（案例一结束） Dependent Variable: Q Method: Least Squares Date: 03/29/15 Time: 21:44 Sample: 1985 2006 Included observations: 22 Convergence achieved after 9 iterations Q=EXP(C(1))*X^C(2)*P1^C(3)*P0^C(4) Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C(1) 5.567708 0.083537 66.64931 0.0000 C(2) 0.555715 0.029067 19.11874 0.0000 C(3) -0.190154 0.143823 -1.322146 0.2027 C(4) -0.394861 0.159291 -2.478866 0.0233 R-squared 0.983631 Mean dependent var 1830.000 Adjusted R-squared 0.980903 S.D. dependent var 365.1392 S.E. of regression 50.45954 Akaike info criterion 10.84319 Sum squared resid 45830.98 Schwarz criterion 11.04156 Log likelihood -115.2751 Hannan-Quinn criter. 10.88992 Durbin-Watson stat 0.672163 （92页表3.5.5结果）（案例二过程） 5.新建EViews工作区，并将时间序列X、P1和P0导入到工作区；
DEAMalmquist方法在效率测度中的研究——以我国证券公司经营效率为例
DEAMalmquist方法在效率测度中的研究——以我国证券公司经营效率为例
优秀毕业论文 精品参考文献资料C ontents 1 Introduction 一l 1．1 Background and Significance ·1 1．2 Review ofdomestic and foreign 。3 1．2．1 Foreign securities company's research on DEA 3 1．2．2 Domestic securities in the company's research on DEA ·’4 1．2．3 Comments 6 1．3 Research ideas and methods - ·7 1．3．1 Research ideas ·7 1．3．2 ResearchMethods 7 1．3．3 Research ideas diagram 8 1．4 TIliS article features and defioency 8 1．4．1 Features 8 1．4．2 DefiCiency 9 2 Theoretical Analysis of securities firm operating efficiency 。l O 2．1 Definition ofthe concept ofeffidency ·一10 2．1．1 Connotation efficiency concept 10 2．1．2 Evolution ofefficiency interpretation 11 2．1．3 E伍ciency classification 12 2．1．4 Calculation ofemciency 一13 2．2 Efficiencyofsecurities companies ·‘15 2．2．1 Securities connotation efficiency ·‘15 2．2．2 Situation Securities Efficiency ’16 2．3 Securities Management Efficiency Measurement 1 6 2．3．1 Efficiency Measure Classification Technology 1 6 2．3．2 Classification microeconomic efficiency Measurement ofbody ‘17 2．4 DEAMethod19 2．4．1 DEAModel’S Development 一19 2．4．2 DEAEvaluation Method ··19 2．4．3 Application ofDEAMethod ’20 3 Select Model and DEA-Malmquist Index ·‘22 3．1 DEAModel 一22 3．1．1 CCR Model ·一22 111
产出资源配置效率的参数测度与非参数测度及其比较分析
2000年6月系统工程理论与实践第6期 文章编号:100026788(2000)0620118205 产出资源配置效率的参数测度与非参数测度及其比较分析 孙 巍1,杨庆芳2,杨树绘3 (11吉林大学经济学博士后流动站,吉林长春130012;21吉林工业大学经济管理学院,吉林长春130025;31安达实业股份有限公司,广东深圳518000) 摘要: 投入压缩和产出扩张是生产资源配置效率改进的两个基本途径Λ本文基于前沿生产函数理 论研究了产出资源配置效率的C-D生产函数参数测度模型与非参数测度模型,根据微观经济学理论 研究了产出效率分解,并通过实证测算分析验证了产出资源配置效率理论与方法的正确性和实用性, 比较了两种方法的差异和各自的特点Λ 关键词: 资源配置效率;生产前沿面;产出效率 中图分类号: F27013 α T he Param etric and N on2Param etric M easu rem en ts of the O u tpu t A llocati on Efficiencies and T heir Com parison SU N W ei1,YAN G Q ing2fang2,YAN G Shu2hu i3 (1.Econom ics Po stdocto ral Stati on,J ilin U n iversity,Changchun130012;2.M anagem en t Schoo l,J ilin U n iversity of T echno logy,Changchun130025;3.A nda E state L i m ited Co.,Shenzhen518000) Abstract: Inpu t comp ressi on and ou tpu t ex ten si on are the tw o basic app roaches to i m2 p rove the efficiency of p roducti on resou rce allocati on.T he paper estab lished the C2D param etric m easu rem en t models and the non2param etric models based on the fron tier p roducti on functi on s.T he decompo siti on of the ou tpu t efficiency w as conducted acco rd2 ing to m icroeconom ics.T he theo ry and app roaches p rove to be co rrect and u sefu l.A nd the differences of the param etric and non-param etric app roaches w ere compared. Keywords: resou rce allocati ou efficiency;p roclucti on fron tiers;ou tpu t efficiency 产出资源配置效率的非参数测度方法是在假定投入不变条件下对所观测样本构成的实际生产曲面向相对生产前沿面的最大扩展程度的测度,是现有样本产出向相对有效凸多面体包络面多维扩展程度的度量Λ而产出效率参数测度方法是在预先确定投入产出函数具体形式的前提下,对既定函数的生产曲面向样本总体决定的最大可能生产曲面的延伸程度的度量Λ非参数方法和参数方法的差别在于生产前沿面形式的差别,具体来讲就是无具体函数形式的凸多面体前沿面和由具体函数形式决定的生产前沿曲面的差别Λ因此,两种基于不同测度理论与方法的效率测度结果是有差别的,但总体上来讲两种测算结果应该具有结论的一致性,即都表现为产出面的可扩展程度的度量Λ可扩展程度越大,现实产出效率越低,可扩展程度越小,现实产出效率越高Λ A igner和Chu于1968年提出了用线性规划或二次规划方法估计确定性前沿生产函数(T he A igner—Chu determ in istic fron tier functi on)的参数方法Λ确定性前沿生产函数把影响产出量的各种可控因素和不可控因素不加区分地统统归入一个单侧的误差项中,作为对生产非有效性的反映,其模型可写作 ln u=lu f(X)-Ε. α收稿日期:1999201228 资助项目:国家自然科学基金(79500008);国家社会科学基金(96CJB005)
参数估计方法
参数估计的方法 矩法 一、矩的概念 矩(moment )分为原点矩和中心矩两种。对于样本n y y y ，，， 21，各观测值的k 次方的平均值，称为样本的k 阶原点矩，记为k y ，有∑==n i k i k y n y 1 1，例如，算术 平均数就是一阶原点矩；用观测值减去平均数得到的离均差的k 次方的平均数称为样本的k 阶中心矩，记为k y y ) (-或k μ ?，有∑-= -=n i k i k y y n y y 1 ) (1)(，例如，样本 方差 ∑-=n i i y y n 1 2 ) (1就是二阶中心矩。 对于总体N y y y ，，， 21，各观测值的k 次方的平均值，称为总体的k 阶原点矩，记为)(k y E ，有∑= =N i k i k y N y E 1 1)(；用观测值减去平均数得到的离均差的k 次方 的平均数称为总体的k 阶中心矩，记为 ] )[(k y E μ-或 k μ，有 ∑-= -=N i k i k y N y E 1 ) (1])[(μμ。 二、矩法及矩估计量 所谓矩法就是利用样本各阶原点矩来估计总体相应各阶原点矩的方法，即 ∑= =n i k i k y n y 1 1→)(k y E (8·6) 并且也可以用样本各阶原点矩的函数来估计总体各阶原点矩同一函数，即若 ))(，)，()，((k y E y E y E f Q 2= 则 )，，，(k y y y f Q 2?= 由此得到的估计量称为矩估计量。 [例8.1] 现获得正态分布)，(2σμN 的随机样本n y y y ，，， 21，要求正态分布)，(2σμN 参数μ和2σ的矩估计量。 首先，求正态分布总体的1阶原点矩和2阶中心矩： ?=?? ? ???--? =?=∞ +∞-∞ +∞-μσμσπdy y y dy y yf y E 2 2 exp 2)(21)()( (此处?? ? ???--2 2exp σμ2)(y 表示自然对数底数e 的?? ? ???--2 2σμ2)(y 的指数式，即] [2)(22 σμ--y e )
第八章方差分析与回归分析
第八章 方差分析与回归分析 一、教材说明 本章内容包括：方差分析,多重比较,方差齐性检验,一元线性回归,一元非线性回归.主要讲述方差分析和一元线性回归两节内容. 1、教学目的与教学要求 (1)了解方差分析的统计模型，掌握平方和的分解，熟悉检验方法和参数估计，会解决简单的实际问题. （2）了解效应差的置信区间的求法，了解多重比较问题，掌握重复数相等与不相等场合的方法，会解决简单的实际问题. （3）熟练掌握Hartley 检验，Bartlett 检验以及修正的Bartlett 检验三种检验方法，会解决简单的实际问题. （4）理解变量间的两类关系，认识一元线性和非线性回归模型，熟悉回归系数的估计方法，熟练掌握回归方程的显著性检验.能用R 软件来进行回归分析，会解决简单的实际问题. 2、本章的重点与难点 本章的重点是平方和的分解，检验方法和参数估计、重复数相等与不相等场合的方法、检验方法的掌握，回归系数的估计方法，回归方程的显著性检验，难点是检验方法和参数估计，重复数相等与不相等场合的方法. 实际问题的检验，回归方程的显著性检验. 二、教学内容 本章共分方差分析,多重比较,方差齐性检验,一元线性回归,一元非线性回归等5节来讲述本章的基本内容. §8.1 方差分析 教学目的：了解方差分析的统计模型，掌握平方和的分解，熟悉检验方法和参数估计,会 解决简单的实际问题. 教学重点：平方和的分解，检验方法和参数估计 教学难点：检验方法和参数估计 教学内容： 本节包括方差分析问题的提出,单因子方差分析的统计模型,平方和分解,检验方法,参数估计,重复数不等情形. 8.1.1 问题的提出 在实际工作中经常会遇到多个总体均值的比较问题，处理这类问题通常采用方差分析方法. 例8.1.1 8.1.2 单因子方差分析的统计模型 在例8.1.1中，我们只考察一个因子，称为单因子试验.记因子为A ，设其有r 个水平，记为1r A , ,A ，在每一水平下考察的指标可看做一个总体，故有r 个总体，假定 （1）每一总体均为正态总体，记为2 i i N(,)μσ，i 1,2,,r =； （2）各总体方差相同，即22 2212r σσσσ== ==
第三章参数估计
第三章参数估计 重点： 1.总体参数与统计量 2.样本均值与样本比例及其标准误差 难点： 1.区间估计 2.样本量的确定 知识点一：总体分布与总体参数 统计分析数据的方法包括：描述统计和推断统计（第一章） 推断统计是研究如何利用样本数据来推断总体特征的统计学方法，包括参数估计和假设检验两大类。 总体分布是总体中所有观测值所形成的分布。 总体参数是对总体特征的某个概括性的度量。通常有 总体平均数（μ） 总体方差（σ2） 总体比例（π） 知识点二：统计量和抽样分布 总体参数是未知的，但可以利用样本信息来推断。
统计量是根据样本数据计算的用于推断总体的某些量，是对样本特征的某个概括性度量。 统计量是样本的函数，如样本均值（）、样本方差（s2）、样本比例（p）等。 构成统计量的函数中不能包括未知因素。 由于样本是从总体中随机抽取的，样本具有随机性，由样本数据计算出的统计量也就是随机的。统计量的取值是依据样本而变化的，不同的样本可以计算出不同的统计量值。 [例题·单选题]以下为总体参数的是( ) a．样本均值b．样本方差 c．样本比例d．总体均值 答案：d 解析：总体参数是对总体特征的某个概括性的度量。通常有总体平均数、总体方差、总体比 例题·判断题：统计量是样本的函数。 答案：正确 解析：统计量是样本的函数，如样本均值（）、样本方差（）、样本比例（p）等。构成统计量的函数中不能包括未知因素。 [例题·判断题]在抽样推断中，作为推断对象的总体和作为观察对象的样本都是确定的、唯一的。 答案：错误 解析：作为推断对象的总体是唯一的，但作为观察对象的样本不是唯一的，不同的样本可以计算出不同的统计量值。。
机器学习中的参数估计方法
机器学习中的参数估计方法 分类：机器学习2015-01-10 19:46 20人阅读评论(0) 收藏举报 机器学习参数估计 前几天上的机器学习课上，老师讲到了参数估计的三种方法：ML，MAP和 Bayesian estimation。课后，又查了一些相关资料，以及老师推荐的LDA方面的论文《Parameter estimation for text analysis》。本文主要介绍文本分析的三类参数估计方法- 最大似然估计MLE、最大后验概率估计MAP及贝叶斯估计，以及三者之间的区别。 1、最大似然估计MLE 首先回顾一下贝叶斯公式 这个公式也称为逆概率公式，可以将后验概率转化为基于似然函数和先验概率的计算表达式，即 最大似然估计就是要用似然函数取到最大值时的参数值作为估计值，似然函数可以写做 由于有连乘运算，通常对似然函数取对数计算简便，即对数似然函数。最大似然估计问题可以写成 这是一个关于的函数，求解这个优化问题通常对求导，得到导数为0的极值点。该函数 取得最大值是对应的的取值就是我们估计的模型参数。
以扔硬币的伯努利实验为例子，N次实验的结果服从二项分布，参数为P，即每次实验事件发生的概率，不妨设为是得到正面的概率。为了估计P，采用最大似然估计，似然函数可以写作 其中表示实验结果为i的次数。下面求似然函数的极值点，有 得到参数p的最大似然估计值为 可以看出二项分布中每次事件发的概率p就等于做N次独立重复随机试验中事件发生的概率。 如果我们做20次实验，出现正面12次，反面8次 那么根据最大似然估计得到参数值p为12/20 = 0.6。 2、最大后验估计MAP 最大后验估计与最大似然估计相似，不同点在于估计的函数中允许加入一个先验，也就是说此时不是要求似然函数最大，而是要求由贝叶斯公式计算出的整个后验概率最大，即 注意这里P（X）与参数无关，因此等价于要使分子最大。与最大似然估计相比，现在需要多加上一个先验分布概率的对数。在实际应用中，这个先验可以用来描述人们已经知道或者接受的普遍规律。例如在扔硬币的试验中，每次抛出正面发生的概率应该服从一个概率分布，这个概率在0.5处取得最大值，这个分布就是先验分布。先验分布的参数我们称为超参数(hyperparameter)即