针对标准无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF) 算法本身存在着因状态误差协方差矩阵无法实现Cholesky分解而导致滤波发散的隐患，以及在电池状态估计过程中由离线标定的电池等效模型参数而造成的累积误差的问题，本文发展了一种平方根无迹卡尔曼滤波(Square-root unscented Kalman filter, SR-UKF)算法，并设计了一种电池状态联合估计策略。首先快速SR-UKF算法通过对观测方程进行准线性化处理，降低了每次无迹变换时的计算开销；然后在迭代过程中，用状态误差协方差矩阵的平方根代替状态误差协方差矩阵，该平方根是由QR分解与 Cholesky因子的一阶更新得到，解决了UKF 算法迭代过程中可能由计算累积误差引起状态误差协方差矩阵负定而导致滤波结果发散的问题，保证了电池荷电状态(State of charge，SOC)在线滚动估计的数值稳定性；最后采用联合估计策略，对电池等效模型参数进行实时辨识，保证了电池等效模型的准确性与有效性，从而提高了电池SOC的估计精度。仿真对比结果验证了快速SR-UKF算法以及电池状态联合估计策略的可行性与鲁棒性

第一节 随机效应与方差分量模型 第二节 方差分量模型的解法 第三节 方差分量模型参数的广义岭估计 第四节 方差分量模型参数经验 Bayes 估计

一、单项选择题 1、计量经济学的研究方法一般分为以下四个步骤（ B ） A．确定科学的理论依据、模型设定、模型修定、模型应用 B．模型设定、估计参数、模型检验、模型应用 C．搜集数据、模型设定、估计参数、预测检验 D．模型设定、模型修定、结构分析、模型应用

针对生物活体组织的多个热特性参数同时测量的难点问题,提出了采用遗传算法同时估计多个活体组织热特性参数的方法,设计了实数编码的遗传算法.通过对选择、交叉和突变算子进行改进,并引入小生境策略,提高了遗传算法的全局寻优能力和搜索效率.对动态体模和人体前臂的热特性参数测量的模拟仿真研究和实验研究表明,采用改进的遗传算法,能够以较高的精度同时估计生物活体组织的多个热特性参数

提出了永磁同步电动机考虑参数变化时精确的感应电势关系式新模型,建立了微分型和非微分型两种高精度感应电势观测器,证明了感应电势观测器的稳定性和收敛性,分析了参数变动对位置估计的影响.针对无位置传感器矢量控制系统,以内埋式永磁同步电动机为例进行了仿真实验研究,结果表明设计的感应电势状态观测器具有优良的性能

本文通过对Buhlmann—Straub模型结构的剖析，引入基于Gibbs抽样的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)模拟方法，构建出风险保费预测值信用估计的贝叶斯模型。实例分析的结果证明了该模型能够在数据缺失的情况下，动态模拟出有关参数的后验分布，求出缺失参数的后验估计，提高计算的精度，从而有助于更有效地甄别出各保单问的非同质程度

极大似然估计的求法 —选择参数的估计量,使实验结果具有最大概率 估计量的几个评选标准 ·样本原点矩是总体原点矩的无偏估计量; 无偏性——E()=·样本方差是总体方差的无偏估计量; ·无偏估计量的函数未必是无偏估计量

一、数据收集 二、数据分析和总结 三、概率论回顾 四、统计的抽样分布 五、推断:点估计和置信区间估计,假设检验 六、线性回归 七、方差分析 八、非参数方法 九、专题(数据挖掘?)

3.1 两样本Brown-Mood中位数检 3.2 Wilcoxon (Mann-Whitney)秩和检验的点估计和区间估计 3.3 正态记分检验 3.4 成对数据的检验 3.5 McNemar 检验 3.6 Cohen’s Kappa 系数

模型的建立及其假定条件 最小二乘估计（OLS） OLS回归函数的性质 最小二乘估计量的特性 yt的分布和 的分布  的估计 拟合优度的测量 回归参数的显著性检验与置信区间 yF 的点预测与区间预测 案例分析 相关系数 EViews操作