概率与统计杂志

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多变量纵向和多状态过程的两阶段联合模型及其在肾移植数据中的应用

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杂志简介

概率与统计杂志发表关于概率和统计学的理论和应用的论文,考虑新的方法和方法的实施,或报告该领域的重大结果。

编辑焦点

概率与统计杂志拥有一个由来自世界各地的实践研究人员组成的编辑委员会,以确保稿件由该研究领域的专家编辑处理。

特殊的问题

你认为有一个新兴的研究领域真的需要被强调吗?或者一个被忽视的现有研究领域,或者可以从更深入的调查中获益?通过领导特刊提高研究领域的知名度。

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调整极端条件分位数自回归在风险度量中的应用

本文提出了一种极值条件分位数估计。估计量的推导是基于极值分位数自回归的。在估计期间添加一个非交叉限制,以避免可能的分位数交叉。给出了该估计器的一致性,并给出了验证其有效性的仿真结果。利用平均均方根误差(ARMSE),我们比较了我们的估计器与现有的两种极端条件分位数估计器的性能。并给出了前一天条件风险值预测的回测结果。

研究文章

基于经验似然比的对称方案调整正态性综合检验

利用经验似然比技术,提出了一种对称方案调整的正态性综合检验方法。我们首先通过重叠转换技术来转换原始数据,每次删除一个观测数据。然后对变换后的数据进行概率积分变换,在原假设条件下,变换后的数据具有极限均匀分布,将正态性检验简化为均匀性检验。利用经验似然技术,我们证明了检验统计量具有卡方极限分布。我们还证明了,在建立的对称设置下,custom -type和Shiryaev-Roberts测试统计量给出了可比较的属性和能力。所提出的试验对第一类误差有很好的控制。蒙特卡罗模拟表明,在对称短尾方案下,所提出的试验优于现有的经典试验。真实数据研究的结果进一步揭示了所提出的测试在实践中的稳健性和适用性。

研究文章

COVID-19:基于元启发式优化的时间依赖Bootstrapped数据预测方法

提出了一种利用运筹学算法的搜索能力和bootstrap技术的能力的复合方法。所得到的算法已成功测试,以预测意大利COVID-19病毒之后的流行曲线达到的转折点。未来的研究方向,其中包括将该方法推广到一个广泛的分布,将最终给出。

研究文章

预测2019冠状病毒病在意大利的扩散情况及重症监护病房的入住率

本文提供了一种基于模型的方法,用于预测意大利当前COVID-19阳性个体总数和可用重症监护病房的占用情况。从3月29日开始为期10天的预测结果将在全国范围内以及在更分散的层面上提供,依据的是基于该现象的规模的标准。虽然受该流行病影响最大的区域被分隔开来,但受影响较小的区域却聚集成单一的宏观区域。结果显示,在考虑的预测期内(3月29日至4月7日),意大利所有地区的COVID-19阳性人数都将减少。需要在重症监护病房住院的人数也将受到同样的观察。这些估计在政府当前遏制政策不变的情况下是有效的。在这种情况下,北部地区仍将是受影响最严重的地区,而预计南部地区不会爆发重大疫情。

研究文章

平均估算的链比指数型折中估算:泰国萨拉布里臭氧污染的案例研究

由于臭氧污染对健康和生活质量的影响,泰国的臭氧污染已成为公共卫生调查人员关注的主要问题。萨拉布里省是泰国空气污染严重的地区之一,因为它是泰国重要的工业地区。不幸的是,2018年8月污染控制司(PCD)的报告中遗漏了萨拉布里省臭氧浓度的一些值。缺失的数据会显著影响数据分析过程。在使用标准统计技术进行分析之前,我们需要以适当的方式处理缺失的数据。在缺少数据的情况下,我们将重点放在利用链比指数技术改进的折衷计算方法来估算臭氧平均值上。利用泰勒级数法推导了由该方法得到的估计器的偏差和均方误差的表达式。在均方误差估计器的基础上,对所提估计器的性能与现有估计器进行了理论研究。在本案例研究中,相对效率百分比的结果表明,在某些条件下,拟议的估算器是最好的,然后将其应用于2018年8月萨拉布里省的臭氧平均估算。

研究文章

对数正态收益率下两个独立KS夏普比率差异的推论

提出了一种基于高阶似然的渐近方法,用于推断投资总收益为对数正态分布时两种KS - Sharpe比率之差。从理论上讲,我们提出的方法是可行的 分布精度,而传统的推理方法 分配的准确性。通过一个示例,我们展示了不一致的置信区间结果是如何取决于所使用的方法的。我们能够通过仿真研究来证明我们提出的方法的准确性。

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