半参数混合效应模型的稳健估计
【摘要】:人们利用实际观测数据作统计推断时,一些假定是必不可少的。然而这些假定与实际情况几乎不可能完全相符,只是实际情况一种近似描述。人们通常希望所假定的统计模型与实际数据之间微小的差异不会对最终结论产生大的影响,但是实际情况并非人们所希望的那样。最近几十年来,人们发现假定模型与实际数据之间看上去微小的偏离会对很多常用的统计方法产生很大的影响。因此,开始研究稳健的统计方法。所谓“稳健的统计方法”简单的说就是指那些对模型假定与实际数据之间存在的微小偏差不敏感的统计方法。或者说模型假定与实际数据之间的微小偏差对这些方法影响不大。八十年代中期,Green等(1985在研究农业实验和Engle等(1986在研究气候条件对电力需求的影响这两个实际问题时分别独立地提出了一种重要的统计模型,即半参数统计模型。在此基础上又发展到半参数混合效应模型。半参数混合效应模型,既含有固定效应,又含有随机效应;既含有参数部分,又含有非参数部分,综合了参数模型,非参数模型以及混合效应模型的诸多优点,具有更大的灵活性,也更加接近现实,充分利用了数据中的信息。而广义半参数混合效应模型则是半参数混合效应模型与广义线性模型的自然推广。本论文针对半参数混合效应模型,研究了它的稳健统计推断问题。现将主要内容概述如下:1.第一章首先简要地介绍了半参数混合效应模型;其次,介绍了稳健统计的背景和研究现状;并介绍了广义估计方程的背景和研究现状;最后,
介绍了本文的主要工作。2.第二章主要研究了广义半参数混合效应模型均值部分的稳健估计问题,包括回归参数和非参数函数的稳健估计。主要内容包括:首先基于B-样条的非参数方法,构造了带有条件数学期望的稳健估计方程;第二,利用MonteCarloMarkovChain(MCMC方法从随机效应后验分布中抽取样本来估计稳健估计方程中的条件期望;第三,给出了稳健估计的渐近性质;第四,通过随机模拟检验稳健估计的有效性,并在正态模型下与He,FungZhu(2005中提出的稳健估计进行了比较,发现在数据中存在异常点时,该模型下我们研究的稳健估计具有更高的效率。最后,通过对四个实际例子的分析说明了方法的可行性。3.第三章主要研究了响应变量为连续变量的半参数模型下协方差参数的稳健估计。首先,构造了均值分量和协
方差参数的稳健估计方程;第二,给出了相应稳健估计的渐近性质;第三,通过随机模拟检验了稳健估计的有效性;最后,利用这一章的方法分析了两个实际例子。4.第四章主要基于“稳健化的似然函数”研究了半参数广义混合效应模型下均值和方差分量的稳健估计。首先,采用了惩罚样条的非参数方法;第二,给出了基于构造“稳健化的似然函数”的想法得到的均值和方差分量的稳健估计;第三,提出了稳健的MCMC抽样方法;第四、给出了稳健估计的渐近性质:第五,通过随机模拟检验了稳健估计的有效性;最后,通过对两个实际例子的分析验证了方法的可行性。5.第五章研究了两种广义模型下相关参数的稳健估计以及相应的纠偏方法。首先,介绍了一种对有偏估计方程纠偏的方法;其次,提出了三种关于
相关参数的稳健估计方程并对相应的稳健估计进行了纠偏;接着,通过随机模拟检验方法的有效性;最后通过对两个实际例子的分析检验了方法的可行性。综上所述,本文较为全面地研究了半参数混合效应模型下均值和方差部分的稳健估计问题。在均值部分估计中,通过构造无偏的稳健估计方程来得到相应的稳健估计,推广和发展了He, FungZhu(2005,Sinha(2004等人的结果;在方差部分估计中,本文首先研究了一般的半参数模型下协方差参数的稳健估计,然后提出了广义半参数混合效应模型方差分量的稳健估计,并首先提出了稳健的MCMC方法;最后考虑了相关参数的稳健估计以及相应的纠偏估计。推广和发展了
Huggins(1993,McCulloch(1997,Mills, FieldDupuis(2002,YauKuk(2002,Sinha(2006等人的工作。随机模拟和实例验证表明了本文提出的方法的有效性和可行性。这些成果不仅在理论上有意义,而且具有广泛的应用价值。【关键词】:广义估计方程纵向数据混合效应模型稳健估计半参数模型
【学位授予单位】:华东师范大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:O212.1
【目录】:摘要9-11ABSTRACT(英文摘要11-14第一章序言14-221.1半参数混合效应模型14-171.2稳健估计17-191.3广义估计方程19-201.4本文的工作20-22第二章广义部分线性混合效应模型的稳健估计22-532.1引言22-232.2稳健估计和渐近性质23-312.3随机模拟
研究31-362.4实例分析36-432.5附录43-53第三章半参数模型协方差参数的稳健估计53-743.1引言53-543.2稳健估计和渐近性质54-603.3随机模拟研究60-673.4实例分析67-693.5附录69-74第四章广义部分线性混合效应模型的稳健似然估计74-904.1引言74-754.2稳健化的惩罚对数似然函数和估计75-824.3随机模拟研究82-874.4实例分析87-90第五章相关参数稳健估计及其纠偏90-1065.1引言90-915.2稳健估计方程与纠偏91-975.3随机模拟研究97-1025.4实例分析102-106第六章结论与进一步的问题106-1086.1稳健假设检验问题1066.2稳健的抽样方法106-1076.3相关参数的无偏估计方程和纠偏107-108参考文献108-115致谢115-116在学期间的研究成果及发表的论文116 本论文购买请联系页眉网站。
基于Burg 算法的AR 模型功率谱估计简介 摘要：在对随机信号的分析中，功率谱估计是一类重要的参数研究，功率谱估计的方法分为经典谱法和参数模型方法。参数模型方法是利用型号的先验知识，确定信号的模型，然后估计出模型的参数，以实现对信号的功率谱估计。根据wold 定理,AR 模型是比较常用的模型，根据Burg 算法等多种方法可以确定其参数。 关键词：功率谱估计；AR 模型；Burg 算法 随机信号的功率谱反映它的频率成分以及各成分的相对强弱, 能从频域上揭示信号的节律, 是随机信号的重要特征。因此, 用数字信号处理手段来估计随机信号的功率谱也是统计信号处理的基本手段之一。在信号处理的许多应用中, 常常需要进行谱估计的测量。例如, 在雷达系统中, 为了得到目标速度的信息需要进行谱测量; 在声纳系统中, 为了寻找水面舰艇或潜艇也要对混有噪声的信号进行分析。总之, 在许多应用领域中, 例如, 雷达、声纳、通讯声学、语言等领域, 都需要对信号的基本参数进行分析和估计, 以得到有用的信息, 其中, 谱分析就是一类最重要的参数研究。 1 功率谱估计简介 一个宽平稳随机过程的功率谱是其自相关序列的傅里叶变换，因此功率谱估计就等效于自相关估计。对于自相关各态遍历的过程，应有： )()()(121lim *k r n x k n x N N x N N n =? ?????++∞→∑-= 如果所有的)(n x 都是已知的，理论上功率谱估计就很简单了，只需要对其自相关序列取傅里叶变换就可以了。但是，这种方法有两个个很大的问题：一是不是所有的信号都是平稳信号，而且有用的数据量可能只有很少的一部分；二是数据中通常都会有噪声或群其它干扰信号。因此，谱估计就是用有限个含有噪声的观测值来估计)(jw x e P 。 谱估计的方法一般分为两类。第一类称为经典方法或参数方法，它首先由给定的数据估 计自相关序列)(k r x ，然后对估计出的)(?k r x 进行傅里叶变换获得功率谱估计。第二类称为非经典法，或参数模型法，是基于信号的一个随机模型来估计功率谱。非参数谱估计的缺陷是其频率分辨率低，估计的方差特性不好, 而且估计值沿频率轴的起伏甚烈，数据越长, 这一现象越严重。 为了改善谱分辨率，研究学者对基于模型的参数方法进行了大量研究。参数方法的第一步是对信号选择一个合适的模型，这种选择可能是基于有关信号如何产生的先验知识，也可能是多次试验后获得的结果。通常采用的模型包括AR 、MA 、ARMA 模型和谐波模型（噪声中含有复指数）。一旦模型选择好后，下一步就是计算模型的参数。最后将计算得到的参数带
混合效应线性模型与单因素方差分析在重复测量数据中的应用比较(一) 【关键词】重复测量；混合效应线性模型；单因素方差分析； 摘要：目的：通过混合效应线性模型与单因素方差分析在重复测量资料中的应用比较，旨在说明两方法在处理重复测量资料时的应用特点。方法：用混合效应线性模型和单因素方差分析处理重复测量资料并比较。结果：混合效应线性模型和单因素方差分析都是处理重复测量资料的重要统计方法，前者在选择协方差结构下可对重复测量资料的固定效应和随机效应参数及协方差矩阵进行参数估计和统计检验，后者可对重复测量资料的固定效应做出统计推断。结论：混合效应线性模型是处理重复测量资料的有力方法，它对资料的协方差结构要求宽松，且结论可靠；单因素方差分析对资料的协方差结构有严格的限定。 关键词：重复测量；混合效应线性模型；单因素方差分析； 统计方法特点重复测量数据（repeatedmeasuresdata）是医学领域中常见的一种数据资料。所谓重复测量是指对同一个观察对象在不同时间点上进行的多次测量〔1〕。由于重复测量资料是对同一受试对象的某一观察指标进行的重复观察所得的数据，同一受试者的观察数据间可能存在相关性，一些传统的统计学方法如t检验等就不能充分揭示这一内在特点，有时甚至会导致错误的结论。 对重复测量资料的分析方法大致可分为两类，即单变量统计分析方法和多变量统计分析方法〔2〕。本研究通过选用多变量统计分析方法中的混合线性效应模型对一例题的分析，并与单因素方差分析进行比较，来说明两种方法在处理重复测量资料中的应用特点。 1方法简介 简单说，混合效应线性模型就是所拟和的模型中既包含固定效应又包含随机效应，特别是个体内的数据结构的选择将对各因素的评价产生直接影响〔3〕。 混合效应线性模型是一般线性模型的扩展，其表达式为： Y=Xβ+Zγ+ε(1) X为已知设计矩阵，β为固定效应参数构成的未知向量，ε是未知的随机误差向量，其元素不必为同独立分布了。在式（1）中Y，γ都是正态随机向量，其均值为0，方差阵分别为G 与R，二者之间不相关，因此Y的方差表达式为： V=ZGZ+R(2) 当R=σ2I,Z=0时，混合线性模型退化为一般线性模型。对G和R必须选择其协方差结构，常用的结构有无结构(一般为协方差)、自回归(常用一阶)、复合对称(共同协方差加一对角元)等〔4〕。选择协方差矩阵的方法是在相同的结构模型下，选择几个不同结构的协方差矩阵，从中选取似然比统计量（－2LogLikelihood）、Akaikes信息量标准（AkaikesInformationCriterion，AIC）及SchwartsBayesian标准（SchwartsBayesianCriterion，BIC）较小的一个，当这些统计量较接近时，则选取含参数个数最少的一个。通常以AIC为主要判断指标。 2实例分析 下面用一实例比较两种方法对处理重复测量资料时的特点：某药有新旧两种剂型，为了比较这两种剂型的代谢情况，对16例病人服药后分别在0、4、8、12小时测得血药浓度(表1），问该药新旧剂型的血药浓度随时间变化的趋势是否一致。表1四个时间点某药新旧剂型血药浓度1用SAS软件的MIXED过程对固定效应和随机效应参数β、γ及协方差矩阵G、R进行估计和统计检验。在本例中因变量为血药浓度，药物剂型、测量时间为固定效应，受试者为随机效应，同时选择合适的协方差结构以便在控制随机误差的基础上分析处理因素（药物剂型）对反应变量（血药浓度）的关系。本例指定为常用的无结构协方差（UN）和复合对称性协方差（CS）。 模型拟合情况见表2。表2模型配合统计量由表2可见，在UN结构下协方差配合的似然比统计量－2LogLikelihood=398.0(表2),对无效模型的似然比检验，χ2=134.43，ν＝9，P＜0.0001,
功率谱估计及其MATLAB仿真 詹红艳 （201121070630控制理论与控制工程） 摘要:从介绍功率谱的估计原理入手分析了经典谱估计和现代谱估计两类估计方法的原理、各自特点及在Matlab中的实现方法。 关键词:功率谱估计;周期图法;AR参数法;Matlab Power Spectrum Density Estimation and the simulation in Matlab Zhan Hongyan （201121070630Control theory and control engineering） Abstract:Mainly introduces the principles of classical PSD estimation and modern PSD estimation,discusses the characteristics of the methods of realization in Matlab.Moreover,It gives an example of each part in realization using Matlab functions. Keywords:PSDPstimation,Periodogram method,AR Parameter method,Matlab 1引言 现代信号分析中,对于常见的具有各态历经的平稳随机信号,不可能用清楚的数学关系式来描述,但可以利用给定的N个样本数据估计一个平稳随机信号的功率谱密度叫做功率谱估计(PSD)。它是数字信号处理的重要研究内容之一。功率谱估计可以分为经典功率谱估计(非参数估计)和现代功率谱估计(参数估计)。 功率谱估计在实际工程中有重要应用价值,如在语音信号识别、雷达杂波分析、波达方向估计、地震勘探信号处理、水声信号处理、系统辨识中非线性系统识别、物理光学中透镜干涉、流体力学的内波分析、太阳黑子活动周期研究等许多领域,发挥了重要作用。 Matlab是MathWorks公司于1982年推出的一套高性能的数值计算和可视化软件,人称矩 阵实验室,它集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体,构成了一个方便的、界面友好的用户环境,成为目前极为流行的工程数学分析软件。也为数字信号处理进行理论学习、工程设计分析提供了相当便捷的途径。本文的仿真实验中,全部在Matlab6.5环境下调试通过;随机序列由频率不同的正弦信号加高斯白噪声组成。 2经典功率谱估计 经典功率谱估计是将数据工作区外的未知数据假设为零,相当于数据加窗。经典功率谱估计方法分为:相关函数法(BT法)、周期图法以及两种改进的周期图估计法即平均周期图法和平滑平均周期图法,其中周期图法应用较多,具有代表性。 1.1相关函数法(BT法) 该方法先由序列x(n)估计出自相关函数R(n),然后对R(n)进行傅立叶变换,便得到x(n)的功率谱估计。当延迟与数据长度相比很小时,可以有良好的估计精度。 Matlab代码示例1: Fs=500;%采样频率 n=0:1/Fs:1;
用R语言做非参数和半参数回归笔记
由詹鹏整理，仅供交流和学习 根据南京财经大学统计系孙瑞博副教授的课件修改，在此感谢孙老师的辛勤付出！ 教材为：Luke Keele: Semiparametric Regression for the Social Sciences. John Wiley & Sons, Ltd. 2008. ------------------------------------------------------------------------- 第一章 introduction: Global versus Local Statistic 一、主要参考书目及说明 1、Hardle(1994). Applied Nonparametic Regresstion. 较早的经典书 2、Hardle etc (2004). Nonparametric and semiparametric models: an introduction. Springer. 结构清晰 3、Li and Racine(2007). Nonparametric econometrics: Theory and Practice. Princeton. 较全面和深入的介绍，偏难 4、Pagan and Ullah (1999). Nonparametric Econometrics. 经典 5、Yatchew(2003). Semiparametric Regression for the Applied Econometrician. 例子不错 6、高铁梅（2009）. 计量经济分析方法与建模：EVIEWS应用及实例（第二版）. 清华大学出版社. （P127/143） 7、李雪松（2008）. 高级计量经济学. 中国社会科学出版社. （P45 ch3） 8、陈强（2010）. 高级计量经济学及Stata应用. 高教出版社. （ch23/24） 【其他参看原ppt第一章】 二、内容简介 方法： ——移动平均（moving average） ——核光滑（Kernel smoothing） ——K近邻光滑（K-NN） ——局部多项式回归（Local Polynormal） ——Loesss and Lowess ——样条光滑（Smoothing Spline） ——B-spline ——Friedman Supersmoother 模型： ——非参数密度估计 ——非参数回归模型 ——非参数回归模型 ——时间序列的半参数模型 ——Panel data 的半参数模型 ——Quantile Regression 三、不同的模型形式 1、线性模型linear models 2、Nonlinear in variables
meta分析中固定效应模型、随机效应模型和混合OLS模型的选择
meta分析中固定效应模型、随机效应模型和混合OLS模型的选择 在Meta分析中最常用的是固定效应模型、随机效应模型。怎样理解这两种模型呢？举个简单的例子：让十个学生去测量操场中的同一根旗杆，旗杆长度的测量值可以看作是一个固定效应模型；然而如果让一个学生去测量操场上长度不同的十根旗杆，旗杆长度的测量值则是随机效应模型。 一般来说，随机效应模型得出的结论偏向于保守，置信区间较大，更难以发现差异，带给我们的信息是如果各个试验的结果差异很大的时候，是否需要把各个试验合并需要慎重考虑，作出结论的时候就要更加小心。从另一个角度来说，Meta分析本来就是用来分析结论不一致甚至是相反的临床试验，通过Meta分析提供一个可靠的综合的答案，如果每个试验的结果都一模一样，根本就没有必要作Meta分析，因此要通过齐性检验来解决这对矛盾。 一般来说判断方法是根据I2来确定。 1.就是根据I2值来决定模型的使用，大部分
认为＞50%，存在异质性，使用随机效应模型，≤50%，用固定效应模型，有了异质性，通过敏感性分析，或者亚亚组分析，去探求异质性的来源，但是这两者都是定性的，不一定能找到，即使你做了，研究数目多的话，可以做个meta 回归来找异质性的来源 2.在任何情况下都使用随机效应模型，因为如果异质性很小，那么随即和固定效应模型最终合并结果不会有很大差别，当异质性很大时，就只能使用随机效应模型，所以可以说，在任何情况下都使用随机效应模型 3.还有一种，看P值，一般推荐P的界值是0.1，但现在大部分使用0.05，就是说P＞0.05，用固定，≤0.05用随机效应模型。 但是这些都没有统一的说法，存在争议，如果你的审稿人是其中一种，你和他相冲突了，你只能按照他说的去修改，因为没有谁对谁错，但是现在你的文章在人家手里，如果模型不影响你的结果，你就遵照他们的建议 但是，也不必过度强调哪种方法，更重要的是找到异质性根源。meta分析中，异质性是天然存在的。如果异质性较小，选择固定效应模型
场效应管分类DISCRETE MOS FET DISCRETE MOS FET DISCRETE MOS FET DISCRETE MOS FET DISCRETE MOS FET DISCRETE MOS FET DISCRETE MOS FET DISCRETE MOS FET DISCRETE MOS FET DISCRETE MOS FET DISCRETE MOS FET DISCRETE MOS FET DISCRETE MOS FET DISCRETE MOS FET DISCRETE MOS FET 型号简介封装2N7000 2N7002 IRF510A IRF520A IRF530A IRF540A IRF610A IRF620A IRF630A IRF634A IRF640A IRF644A IRF650A IRF654A IRF720A 60V,0.115A 60V,0.2A 100V,5.6A 100V,9.2A 100V,14A 100V,28A 200V,3.3A 200V,5A 200V,9A 250V,8.1A 200V,18A 250V,14A 200V,28A 250V,21A 400V,3.3A TO-92 SOT-23 TO-220 TO-220 TO-220 TO-220 TO-220 TO-220 TO-220 TO-220 TO-220 TO-220 TO-220 TO-220 TO-220
DISCRETE MOS FET IRF730A 400V,5.5A TO-220 DISCRETE MOS FET IRF740A 400V,10A TO-220 DISCRETE MOS FET IRF750A 400V,15A TO-220 DISCRETE MOS FET IRF820A 500V,2.5A TO-220 DISCRETE MOS FET IRF830A 500V,4.5A TO-220 DISCRETE MOS FET IRF840A 500V,8A TO-220 DISCRETE MOS FET IRF9520 DISCRETE MOS FET IRF9540 DISCRETE MOS FET IRF9610 DISCRETE MOS FET IRF9620 DISCRETE MOS FET IRFP150A 100V,43A TO-3P DISCRETE MOS FET IRFP250A 200V,32A TO-3P DISCRETE MOS FET IRFP450A 500V,14A TO-3P DISCRETE MOS FET IRFR024A 60V,15A D-PAK DISCRETE MOS FET IRFR120A 100V,8.4A D-PAK TO-220 TO-220 TO-220 TO-220
MOS管主要参数 1.开启电压VT ·开启电压（又称阈值电压）：使得源极S和漏极D之间开始形成导电沟道所需的栅极电压； ·标准的N沟道MOS管，VT约为3～6V； ·通过工艺上的改进，可以使MOS管的VT值降到2～3V。 2. 直流输入电阻RGS ·即在栅源极之间加的电压与栅极电流之比 ·这一特性有时以流过栅极的栅流表示 ·MOS管的RGS可以很容易地超过1010Ω。 3. 漏源击穿电压BVDS ·在VGS=0（增强型）的条件下，在增加漏源电压过程中使ID开始剧增时的VDS称为漏源击穿电压BVDS ·ID剧增的原因有下列两个方面： （1）漏极附近耗尽层的雪崩击穿 （2）漏源极间的穿通击穿 ·有些MOS管中，其沟道长度较短，不断增加VDS会使漏区的耗尽层一直扩展到源区，使沟道长度为零，即产生漏源间的穿通，穿通后 ，源区中的多数载流子，将直接受耗尽层电场的吸引，到达漏区，产生大的ID 4. 栅源击穿电压BVGS ·在增加栅源电压过程中，使栅极电流IG由零开始剧增时的VGS，称为栅源击穿电压BVGS。 5. 低频跨导gm ·在VDS为某一固定数值的条件下，漏极电流的微变量和引起这个变化的栅源电压微变量之比称为跨导 ·gm反映了栅源电压对漏极电流的控制能力 ·是表征MOS管放大能力的一个重要参数 ·一般在十分之几至几mA/V的范围内 6. 导通电阻RON ·导通电阻RON说明了VDS对ID的影响，是漏极特性某一点切线的斜率的倒数 ·在饱和区，ID几乎不随VDS改变，RON的数值很大，一般在几十千欧到几百千欧之间 ·由于在数字电路中，MOS管导通时经常工作在VDS=0的状态下，所以这时的导通电阻RON可用原点的RON来近似 ·对一般的MOS管而言，RON的数值在几百欧以内 7. 极间电容 ·三个电极之间都存在着极间电容：栅源电容CGS 、栅漏电容CGD和漏源电容CDS ·CGS和CGD约为1～3pF ·CDS约在0.1～1pF之间 8. 低频噪声系数NF ·噪声是由管子内部载流子运动的不规则性所引起的 ·由于它的存在，就使一个放大器即便在没有信号输人时，在输出端也出现不规则的电压或电流变化 ·噪声性能的大小通常用噪声系数NF来表示，它的单位为分贝（dB）
参数法功率谱估计 一、信号的产生 （一）信号组成 在本实验中，需要事先产生待估计的信号，为了使实验结果较为明显，我产生了由两个不同频率的正弦信号（频率差相对较大）和加性高斯白噪声组成的信号。 （二）程序 N=1024;n=0:N-1; xn=2*cos(2*pi*0.2*n)+ cos(2*pi*0.213*n)+randn(1,1024); 这样就产生了加有白噪声的两个正弦信号 其波形如下
0100200300400500600 -8-6 -4 -2 2 4 6 8 10 (a) 两个正弦信号与白噪声叠加的时域波形 二、参数模型法功率谱估计 （一）算法原理简介 1．参数模型法是现代谱估计的主要内容，思路如下： ① 假定所研究的过程)(n x 是由一个白噪声序列)(n 激励一个因果稳定的可逆线性系统)(z H 的输出； ② 由已知的)(n x ，或其自相关函数)(m r x 估计)(z H 的参数； ③ 由)(z H 的参数来估计)(n x 的功率谱。 2．自回归模型，简称AR 模型，它是一个全极点的模型。“自回归”的含义是：该模型现在的输出是现在的输入和过去p 个输出的加权和。此模型可以表现
为以下三式：
① ∑=+--=p k k n u k n x a n x 1 )()()(； ② ∑=-+==p k k k z a z A z H 111)(1)(； ③ 212 1)(∑=-+=p k jwk k jw x e a e P σ。 3．AR 模型的正则方程建立了参数k a 和)(n x 的自相关函数的关系，公式如下： =)(m r x ∑=--p k x k k m r a 1)( 1≥m 时，=)(m r x 21)(σ+-∑=k r a p k x k 0=m 时。 （二）两种AR 模型阶次的算法 1．Yule-Walker 算法(自相关法) （1）算法主要思想 Yule-Walker 算法通过解Yule-Walker 方程获得AR 模型参数。从低阶开始递推，直到阶次p ，给出了在每一个阶次时的所有参数。公式如下： ① 11 11/])()()([--=-∑+--=m m k x x m m m r k m r k a k ρ； ② )()()(11k m a k k a k a m m m m -+=--；
一：场效应管的主要参数 (1)直流参数 饱和漏极电流IDSS 它可定义为：当栅、源极之间的电压等于零，而漏、源极之间的电压大于夹断电压时，对应的漏极电流。 夹断电压UP 它可定义为：当UDS一定时，使ID减小到一个微小的电流时所需的UGS 开启电压UT 它可定义为：当UDS一定时，使ID到达某一个数值时所需的UGS (2)交流参数 低频跨导gm 它是描述栅、源电压对漏极电流的控制作用。 极间电容场效应管三个电极之间的电容，它的值越小表示管子的性能越好。 (3)极限参数 漏、源击穿电压当漏极电流急剧上升时，产生雪崩击穿时的UDS。 栅极击穿电压结型场效应管正常工作时，栅、源极之间的PN结处于反向偏置状态，若电流过高，则产生击穿现象。 本站链接:场效应管的参数查询
二：场效应管的特点 场效应管具有放大作用，可以组成放大电路，它与双极性三极管相比具有以下特点：（1）场效应管是电压控制器件，它通过UGS来控制ID； （2）场效应管的输入端电流极小，因此它的输入电阻很高； （3）它是利用多数载流子导电，因此它的温度稳定性较好； （4）它组成的放大电路的电压放大系数要小于三极管组成放大电路的电压放大系数； （5）场效应管的抗辐射能力强。 三. 符号：“Q、VT” ，场效应管简称ＦＥＴ，是另一种半导体器件，是通过电压来控制输出电流的，是电压控制器件 场效应管分三个极：
Ｄ极为漏极（供电极） Ｓ极为源极（输出极） Ｇ极为栅极（控制极） Ｄ极和Ｓ极可互换使用 场效应管图例： 四. 场效应管的分类： 场效应管按沟道分可分为Ｎ沟道和Ｐ沟道管（在符号图中可看到中间的箭头方向不一样）。 按材料分可分为结型管和绝缘栅型管，绝缘栅型又分为耗尽型和增强型，一般主板上大多是绝缘栅型管简称ＭＯＳ管，并且大多采用增强型的Ｎ沟道，其次是增强型的Ｐ沟道，结型管和耗尽型管几乎不用。 五主板上用的场效应管的特性：
第七章 非参数回归模型与半参数回归模型 第一节 非参数回归与权函数法 一、非参数回归概念 前面介绍的回归模型，无论是线性回归还是非线性回归，其回归函数形式都是已知的，只是其中参数待定，所以可称为参数回归。参数回归的最大优点是回归结果可以外延，但其缺点也不可忽视，就是回归形式一旦固定，就比较呆板，往往拟合效果较差。另一类回归，非参数回归，则与参数回归正好相反。它的回归函数形式是不确定的，其结果外延困难，但拟合效果却比较好。 设Y 是一维观测随机向量，X 是m 维随机自变量。在第四章我们曾引进过条件期望作回归函数，即称 g (X ) = E (Y |X ) （7.1.1） 为Y 对X 的回归函数。我们证明了这样的回归函数可使误差平方和最小，即 22)]([min )]|([X L Y E X Y E Y E L -=- （7.1.2） 这里L 是关于X 的一切函数类。当然，如果限定L 是线性函数类，那么g (X )就是线性回归函数了。 细心的读者会在这里立即提出一个问题。既然对拟合函数类L (X )没有任何限制，那么可以使误差平方和等于0。实际上，你只要作一条折线(曲面)通过所有观测点(Y i ，X i )就可以了是的，对拟合函数类不作任何限制是完全没有意义的。正象世界上没有绝对的自由一样，我们实际上从来就没有说放弃对L(X)的一切限制。在下面要研究的具体非参数回归方法，不管是核函数法，最近邻法，样条法，小波法，实际都有参数选择问题(比如窗宽选择，平滑参数选择)。 所以我们知道，参数回归与非参数回归的区分是相对的。用一个多项式去拟合(Y i ，X i )，属于参数回归；用多个低次多项式去分段拟合(Y i ，X i )，叫样条回归，属于非参数回归。 二、权函数方法 非参数回归的基本方法有核函数法，最近邻函数法，样条函数法，小波函数法。这些方法尽管起源不一样，数学形式相距甚远，但都可以视为关于Y i 的线性组合的某种权函数。也就是说，回归函数g (X )的估计g n (X )总可以表为下述形式： ∑==n i i i n Y X W X g 1 )()( （7.1.3）
参数法功率谱估计 一、 信号的产生 （一）信号组成 在本实验中，需要事先产生待估计的信号，为了使实验结果较为明显，我产生了由两个不同频率的正弦信号（频率差相对较大）和加性高斯白噪声组成的信号。 （二）程序 N=1024;n=0:N-1; xn=2*cos(2*pi*0.2*n)+ cos(2*pi*0.213*n)+randn(1,1024); 这样就产生了加有白噪声的两个正弦信号 其波形如下 0100200300400500600 -8 -6-4-202468 10(a) 两个正弦信号与白噪声叠加的时域波形
二、参数模型法功率谱估计 （一）算法原理简介 1．参数模型法是现代谱估计的主要内容，思路如下： ① 假定所研究的过程)(n x 是由一个白噪声序列)(n ω激励一个因果稳定的可逆线性系统)(z H 的输出； ② 由已知的)(n x ，或其自相关函数)(m r x 估计)(z H 的参数； ③ 由)(z H 的参数来估计)(n x 的功率谱。 2．自回归模型，简称AR 模型，它是一个全极点的模型。“自回归”的含义是：该模型现在的输出是现在的输入和过去p 个输出的加权和。此模型可以表现为以下三式： ① ∑=+--=p k k n u k n x a n x 1)()()(； ② ∑=-+== p k k k z a z A z H 111) (1 )(； ③ 2 12 1)(∑=-+= p k jwk k jw x e a e P σ。 3．AR 模型的正则方程建立了参数k a 和)(n x 的自相关函数的关系，公式如下： =)(m r x ∑=--p k x k k m r a 1 )( 1≥m 时，=)(m r x 21 )(σ+-∑=k r a p k x k 0=m 时。
场效应管工作原理 MOS场效应管电源开关电路。 这是该装置的核心，在介绍该部分工作原理之前，先简单解释一下MOS 场效应管的工作原理。 MOS 场效应管也被称为MOS FET，既Metal Oxide Semiconductor Field Effect Transistor（金属氧化物半导体场效应管）的缩写。它一般有耗尽型和增强型两种。本文使用的为增强型MOS场效应管，其内部结构见图5。它可分为NPN型PNP 型。NPN型通常称为N沟道型，PNP型也叫P沟道型。由图可看出，对于N沟道的场效应管其源极和漏极接在N型半导体上，同样对于P沟道的场效应管其源极和漏极则接在P型半导体上。我们知道一般三极管是由输入的电流控制输出的电流。但对于场效应管，其输出电流是由输入的电压（或称电场）控制，可以认为输入电流极小或没有输入电流，这使得该器件有很高的输入阻抗，同时这也是我们称之为场效应管的原因。
为解释MOS场效应管的工作原理，我们先了解一下仅含有一个P—N结的二极管的工作过程。如图6所示，我们知道在二极管加上正向电压（P端接正极，N端接负极）时，二极管导通，其PN结有电流通过。这是因为在P型半导体端为正电压时，N型半导体内的负电子被吸引而涌向加有正电压的P型半导体端，而P 型半导体端内的正电子则朝N型半导体端运动，从而形成导通电流。同理，当二极管加上反向电压（P端接负极，N端接正极）时，这时在P型半导体端为负电压，正电子被聚集在P型半导体端，负电子则聚集在N型半导体端，电子不移动，其PN结没有电流通过，二极管截止。 对于场效应管（见图7），在栅极没有电压时，由前面分析可知，在源极与漏极之间不会有电流流过，此时场效应管处与截止状态（图7a）。当有一个正电压加在N沟道的MOS场效应管栅极上时，由于电场的作用，此时N型半导体的源极和漏极的负电子被吸引出来而涌向栅极，但由于氧化膜的阻挡，使得电子聚集在
【关键词】重复测量；混合效应线性模型；单因素方差分析； 摘要：目的：通过混合效应线性模型与单因素方差分析在重复测量资料中的应用比较，旨在说明两方法在处理重复测量资料时的应用特点。方法：用混合效应线性模型和单因素方差分析处理重复测量资料并比较。结果：混合效应线性模型和单因素方差分析都是处理重复测量资料的重要统计方法，前者在选择协方差结构下可对重复测量资料的固定效应和随机效应参数及协方差矩阵进行参数估计和统计检验，后者可对重复测量资料的固定效应做出统计推断。结论：混合效应线性模型是处理重复测量资料的有力方法，它对资料的协方差结构要求宽松，且结论可靠；单因素方差分析对资料的协方差结构有严格的限定。 关键词：重复测量；混合效应线性模型；单因素方差分析； 统计方法特点重复测量数据（repeated measures data）是医学领域中常见的一种数据资料。所谓重复测量是指对同一个观察对象在不同时间点上进行的多次测量［1］。由于重复测量资料是对同一受试对象的某一观察指标进行的重复观察所得的数据，同一受试者的观察数据间可能存在相关性，一些传统的统计学方法如t检验等就不能充分揭示这一内在特点，有时甚至会导致错误的结论。 对重复测量资料的分析方法大致可分为两类，即单变量统计分析方法和多变量统计分析方法［2］。本研究通过选用多变量统计分析方法中的混合线性效应模型对一例题的分析，并与单因素方差分析进行比较，来说明两种方法在处理重复测量资料中的应用特点。 1方法简介 简单说，混合效应线性模型就是所拟和的模型中既包含固定效应又包含随机效应，特别是个体内的数据结构的选择将对各因素的评价产生直接影响［3］。 混合效应线性模型是一般线性模型的扩展，其表达式为： y=xβ+zγ+ε(1) x为已知设计矩阵，β为固定效应参数构成的未知向量，ε是未知的随机误差向量，其元素不必为同独立分布了。在式（1）中y，γ都是正态随机向量，其均值为0，方差阵分别为g 与r，二者之间不相关，因此y的方差表达式为： v=zgz+r(2) 2实例分析 下面用一实例比较两种方法对处理重复测量资料时的特点：某药有新旧两种剂型，为了比较这两种剂型的代谢情况，对16例病人服药后分别在0、4、8、12小时测得血药浓度(表1），问该药新旧剂型的血药浓度随时间变化的趋势是否一致。表1四个时间点某药新旧剂型血药浓度1用sas软件的mixed过程对固定效应和随机效应参数β、γ及协方差矩阵g、r进行估计和统计检验。在本例中因变量为血药浓度，药物剂型、测量时间为固定效应，受试者为随机效应，同时选择合适的协方差结构以便在控制随机误差的基础上分析处理因素（药物剂型）对反应变量（血药浓度）的关系。本例指定为常用的无结构协方差（un）和复合对称性协方差（cs）。 模型拟合情况见表2。表2模型配合统计量由表2可见，在un结构下协方差配合的似然比统计量－2log likelihood=398.0(表2),对无效模型的似然比检验，χ2=134.43，ν＝9， p ＜0.0001,说明模型拟合效果显著，模型较好地拟和了资料。在cs结构下，似然比统计量－2log likelihood＝506.4，aic、aicc、bic三个值都是un模型小于cs模型，故本例选用un 结构作模型拟合。 在un结构下的固定效应参数估计值及假设检验结果见表3、4。 由表4可知，在un结构下，不同处理组之间的差别无统计学意义（p=0.07551），不同测量时间点的血药浓度及处理组×时间点的交互作用的差别有统计学意义(p＜0.0001)，且这种交互作用主要体现在新剂型组。
4个场效应管的主要参数:开启电压,导通电阻跨导,栅极输入电容 网上很多给出的场效应管参数不能作为生产上用。维修还凑合。 一般工厂批量使用最起码要知道：开启电压，导通电阻，跨导和输入电容。 开启电压：有人认为单个使用时无关紧要。我们举一个例子12V供电，推动用358。358不能满幅输出一般为70%（约8V），要使场效应管完全导通，即进入电阻区。经验是开启电压加上5V。比如开启电压为3.3V,那么3.3+5=8.3V。如果358质量不好，那么场效应管不能迅速进入完全导通状态，就会发热。那么并联使用如果损坏，首先损坏开启电压低的。同理并联使用时，损坏往往是导通电阻小的，跨导大的。 还有一个误区就是认为场效应管激励不需要功率。由于制造工艺的缘故，场效应管级间都有电容存在。作为功率输出的，首先考虑是栅极与源极的输入电容。 至于激励功率计算很麻烦，经验上我们一般用简单的估算。比如栅极电容为4000P，栅极串联电阻为1000欧，如果推动级电源为12V，那么要求推动级能提供12mA电流，如果多级并联，就要乘上倍数。此时单级RC时间常数为4uS（250KHZ)，如果脉冲占空比为50%，那么该时间常数，最多工作在20KHZ的频率上。如要提高工作频率就必须减小栅极串联电阻，势必就要要推动级有足够的推动功率。这是一个矛盾，最好用示波器都兼顾一下。对于集成电路作为推动级的，一定要知道该电路最大输出电压，以及最大提供的电流。比如358就不可能输出12mA电流。 当然重要了.一般功率场效应管的开启电压(也称阈值电压)在4-6V左右,但这样的电压不足以使场效应管完全导通,也就是不能进入开关状态.要使功率场效应管进入开关状态,加在 栅极上的电压必须大于10V, 最好12V-15V之间.再有,栅极电压不能很高,一般是正30V-负30V,超过这个限度,功率场效应管会损坏.具体的参数可以查各个公司的DATASHEET. 回复2帖
由詹鹏整理，仅供交流和学习 根据南京财经大学统计系孙瑞博副教授的课件修改，在此感谢孙老师的辛勤付出！ 教材为：Luke Keele:Semiparametric Regression for the Social Sciences.John Wiley &Sons,Ltd.2008. ------------------------------------------------------------------------- 第一章introduction:Global versus Local Statistic 一、主要参考书目及说明 1、Hardle(1994).Applied Nonparametic Regresstion.较早的经典书 2、Hardle etc(2004).Nonparametric and semiparametric models:an introduction. Springer.结构清晰 3、Li and Racine(2007).Nonparametric econometrics:Theory and Practice.Princeton.较全面和深入的介绍，偏难 4、Pagan and Ullah(1999).Nonparametric Econometrics.经典 5、Yatchew(2003).Semiparametric Regression for the Applied Econometrician.例子不错 6、高铁梅（2009）.计量经济分析方法与建模：EVIEWS应用及实例（第二版）.清华大学出版社.（P127/143） 7、李雪松（2008）.高级计量经济学.中国社会科学出版社.（P45ch3） 8、陈强（2010）.高级计量经济学及Stata应用.高教出版社.（ch23/24） 【其他参看原ppt第一章】 二、内容简介 方法： ——移动平均（moving average） ——核光滑（Kernel smoothing） ——K近邻光滑（K-NN） ——局部多项式回归（Local Polynormal） ——Loesss and Lowess ——样条光滑（Smoothing Spline） ——B-spline ——Friedman Supersmoother 模型： ——非参数密度估计 ——非参数回归模型 ——非参数回归模型 ——时间序列的半参数模型 ——Panel data的半参数模型 ——Quantile Regression 三、不同的模型形式 1、线性模型linear models 2、Nonlinear in variables
场效应管 根据三极管的原理开发出的新一代放大元件,有 3个极性,栅极, 漏极,源极,它的特点是栅极的内阻极高,采用二氧化硅材料的可以达到几百兆欧,属于电压控制型器件 -------------------------------------------------------------- 1. 概念 : 场效应晶体管(Field Effect Transistor缩写 (FET简称场效应管 . 由多数载流子参与导电 , 也称为单极型晶体管 . 它属于电压控制型半导体器件 . 特点 : 具有输入电阻高(100000000~1000000000Ω、噪声小、功耗低、动态范围大、易于集成、没有二次击穿现象、安全工作区域宽等优点 , 现已成为双极型晶体管和功率晶体管的强大竞争者 . 作用 : 场效应管可应用于放大 . 由于场效应管放大器的输入阻抗很高 , 因此耦合电容可以容量较小 , 不必使用电解电容器 . 场效应管可以用作电子开关 .
场效应管很高的输入阻抗非常适合作阻抗变换 . 常用于多级放大器的输入级作阻抗变换 . 场效应管可以用作可变电阻 . 场效应管可以方便地用作恒流源 . 2. 场效应管的分类 : 场效应管分结型、绝缘栅型 (MOS两大类 按沟道材料 :结型和绝缘栅型各分 N 沟道和 P 沟道两种 . 按导电方式 :耗尽型与增强型 , 结型场效应管均为耗尽型 , 绝缘栅型场效应管既有耗尽型的 , 也有增强型的。 场效应晶体管可分为结场效应晶体管和 MOS 场效应晶体管 , 而 MOS 场效应晶体管又分为 N 沟耗尽型和增强型 ;P 沟耗尽型和增强型四大类 . 见下图 : 3. 场效应管的主要参数 : Idss —饱和漏源电流 . 是指结型或耗尽型绝缘栅场效应管中 , 栅极电压 UGS=0时的漏源电流 . Up —夹断电压 . 是指结型或耗尽型绝缘栅场效应管中 , 使漏源间刚截止时的栅极电压 . Ut —开启电压 . 是指增强型绝缘栅场效管中 , 使漏源间刚导通时的栅极电压 . gM —跨导 . 是表示栅源电压 UGS —对漏极电流 ID 的控制能力 , 即漏极电流ID 变化量与栅源电压 UGS 变化量的比值 .gM 是衡量场效应管放大能力的重要参数 . BVDS —漏源击穿电压 . 是指栅源电压 UGS 一定时 , 场效应管正常工作所能承受的最大漏源电压 . 这是一项极限参数 , 加在场效应管上的工作电压必须小于BVDS.
型号材料管脚用途参数 3DJ6NJ 低频放大 20V0.35MA0.1W 4405/R9524 2E3C NMOS GDS 开关 600V11A150W0.36 2SJ117 PMOS GDS 音频功放开关 400V2A40W 2SJ118 PMOS GDS 高速功放开关 140V8A100W50/70nS0.5 2SJ122 PMOS GDS 高速功放开关 60V10A50W60/100nS0.15 2SJ136 PMOS GDS 高速功放开关 60V12A40W 70/165nS0.3 2SJ143 PMOS GDS 功放开关 60V16A35W90/180nS0.035 2SJ172 PMOS GDS 激励 60V10A40W73/275nS0.18 2SJ175 PMOS GDS 激励 60V10A25W73/275nS0.18 2SJ177 PMOS GDS 激励 60V20A35W140/580nS0.085 2SJ201 PMOS n 2SJ306 PMOS GDS 激励 60V14A40W30/120nS0.12 2SJ312 PMOS GDS 激励 60V14A40W30/120nS0.12 2SK30 NJ SDG 低放音频 50V0.5mA0.1W0.5dB 2SK30A NJ SDG 低放低噪音频 50V0.3-6.5mA0.1W0.5dB 2SK108 NJ SGD 音频激励开关 50V1-12mA0.3W70 1DB 2SK118 NJ SGD 音频话筒放大 50V0.01A0.1W0.5dB 2SK168 NJ GSD 高频放大 30V0.01A0.2W100MHz1.7dB 2SK192 NJ DSG 高频低噪放大 18V12-24mA0.2W100MHz1.8dB 2SK193 NJ GSD 高频低噪放大 20V0.5-8mA0.25W100MHz3dB
固定效应模型的估计原理说明
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固定效应模型的估计原理说明 在面板数据线性回归模型中,如果对于不同的截面或不同的时间序列,只是模型的截距项是不同的，而模型的斜率系数是相同的，则称此模型为固定效应模型。固定效应模型分为三类： 1.个体固定效应模型 个体固定效应模型是对于不同的纵剖面时间序列(个体）只有截距项不同的模型: 2 K it i k kit it k y x u λβ==++∑ (１) 从时间和个体上看，面板数据回归模型的解释变量对被解释变量的边际影响均是相同的,而且除模型的解释变量之外，影响被解释变量的其他所有(未包括在回归模型或不可观测的）确定性变量的效应只是随个体变化而不随时间变化时。 检验：采用无约束模型和有约束模型的回归残差平方和之比构造F 统计量,以检验设定个体固定效应模型的合理性。F 模型的零假设： 01231:0N H λλλλ-===???== ()1 (1,(1)1)(1) RRSS URSS N F F N N T K URSS NT N K --= ---+--+ ＲR ＳＳ是有约束模型（即混合数据回归模型)的残差平方和，URSS 是无约束模型ANC ＯV A 估计的残差平方和或者L ＳDV 估计的残差平方和。 实践: 一、数据:已知1996—2002年中国东北、华北、华东１5个省级地区的居民家庭人均消费(cp ，不变价格）和人均收入(ip ,不变价格）居民,利用数据（１）建立面板数据(ｐa ｎｅｌ data)工作文件;（2)定义序列名并输入数据；(3）估计选择面板模型;(4）面板单位根检验。年人均消费（consume ）和人均收入(incom ｅ)数据以及消费者价格指数(p)分别见表1，2和3。 表1 1996—2002年中国东北、华北、华东15个省级地区的居民家庭人均消费（元）数据 人均消费 1996 1997 19９8 1999 2 CO ＮS ＵM ＥA Ｈ 3607.43 36９３．５5 ３777.41 39０1.81 423２.９ 8 4517．６ 5 47３6.5２ CONSU ＭE ＢJ 5729.52 6531．8１ 6970.83 7４９8．4８ 8493.49 ８９２2.72 10２8４．6 ＣＯNSUM ＥFJ 4248.47 4935.9５ 5181.４5 526６.69 5638.７4 6015．11 66３1.68 ＣＯNSUMEHB 34２4.3５ 4003.71 383４.43 402６.3 ４３48.4７ ４４79.７5 ５069.28 ＣONSUMEH ＬＪ ３110.92 321３.４ 2 33０3.15 ３４8１．74 3８2４.44 4192．３６ 4462.08 CO ＮSUMEJ Ｌ ３037.32 3４08.０ ３ 3449.74 366１．68 4０２0．87 4337.２2 4973．８ 8