【摘 要】
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自改革开放以来,我国汽车数量逐年增长,汽车尾气的排放严重污染了我们的生活环境。为了减少汽车尾气带来的危害,相关管理部门加大了对汽车尾气排放的监管力度,致使一些车主对汽车尾气的检测进行作弊。层出不穷的作弊方法,使得汽车尾气检测工作难以顺利进行,大大增加了相关管理部门的管理难度。同时,随着汽车数量的日益增加,仅靠传统的方法进行防作弊检查,不仅需要大量的人力物力,还会消耗大量的资金。因此,本论文将统计学
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自改革开放以来,我国汽车数量逐年增长,汽车尾气的排放严重污染了我们的生活环境。为了减少汽车尾气带来的危害,相关管理部门加大了对汽车尾气排放的监管力度,致使一些车主对汽车尾气的检测进行作弊。层出不穷的作弊方法,使得汽车尾气检测工作难以顺利进行,大大增加了相关管理部门的管理难度。同时,随着汽车数量的日益增加,仅靠传统的方法进行防作弊检查,不仅需要大量的人力物力,还会消耗大量的资金。因此,本论文将统计学方法用于汽车尾气检测系统以降低作弊。基于现有分类方法并结合汽车尾气检测数据的特点,本文借鉴Bruce E.Hansen于2004年提出的阈值模型,创新性地将阈值模型用于2018年汽车尾气检测数据分析,得到了预期的检测效果。本文的主要研究内容包括:（1）简要回顾了阈值模型及其模型参数的估计,并将该模型用于2018年汽车尾气数据实证分析。（2）从贝叶斯角度研究阈值模型的参数估计问题,讨论了模型参数的先验分布的选取问题,给出了计算模型参数的贝叶斯估计的MCMC算法,并将其用于2018年汽车尾气检测数据实证分析。（3）频率方法得到阈值模型的AUC=0.7295162,贝叶斯方法得到阈值模型的AUC=0.79753687。此即表明:贝叶斯阈值模型对数据分析的准确度更高。
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