自改革開放以來,我國汽車數量逐年增長,汽車尾氣的排放嚴重污染了我們的生活環(huán)境。為了減少汽車尾氣帶來的危害,相關管理部門加大了對汽車尾氣排放的監(jiān)管力度,致使一些車主對汽車尾氣的檢測進行作弊。層出不窮的作弊方法,使得汽車尾氣檢測工作難以順利進行,大大增加了相關管理部門的管理難度。同時,隨著汽車數量的日益增加,僅靠傳統(tǒng)的方法進行防作弊檢查,不僅需要大量的人力物力,還會消耗大量的資金。因此,本論文將統(tǒng)計學方法用于汽車尾氣檢測系統(tǒng)以降低作弊�；诂F有分類方法并結合汽車尾氣檢測數據的特點,本文借鑒Bruce E.Hansen于2004年提出的閾值模型,創(chuàng)新性地將閾值模型用于2018年汽車尾氣檢測數據分析,得到了預期的檢測效果。本文的主要研究內容包括:(1)簡要回顧了閾值模型及其模型參數的估計,并將該模型用于2018年汽車尾氣數據實證分析。(2)從貝葉斯角度研究閾值模型的參數估計問題,討論了模型參數的先驗分布的選取問題,給出了計算模型參數的貝葉斯估計的MCMC算法,并將其用于2018年汽車尾氣檢測數據實證分析。(3)頻率方法得到閾值模型的AUC=0.7295162,貝葉斯方法得到閾值模型的AUC=0...

【文章頁數】：57 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國內外研究現狀
    1.3 本文結構和創(chuàng)新點
第二章 探索性數據分析
    2.1 數據來源及指標說明
    2.2 數據預處理
        2.2.1 數據清洗
        2.2.2 數據變換及數據集成
第三章 閾值模型統(tǒng)計推斷
    3.1 閾值模型
    3.2 參數估計
        3.2.1 簡化模型
        3.2.2 閾值估計
        3.2.3 斜率估計
        3.2.4 閾值檢驗
    3.3 模擬研究
    3.4 實證分析
第四章 閾值模型的貝葉斯分析
    4.1 貝葉斯理論
        4.1.1 貝葉斯理論回顧
        4.1.2 先驗分布
    4.2 閾值模型的貝葉斯參數估計
    4.3 實證分析
第五章 討論與展望
附錄
    附錄一:數據清洗R語言代碼
    附錄二:離群點分析(R語言代碼)
    附錄三:閾值模型參數求解及AUC檢驗(R語言代碼)
參考文獻
致謝



本文編號：3761318