黑龙江省农业综合生产能力的动态分析

对农业综合生产能力的概念进行了界定,建立了农业综合生产能力的评价指标体系及评价方法,对不同时期黑龙江省农业综合生产能力进行测算,并对黑龙江省农业综合生产能力及其组成部分的变动趋势进行了动态分析.     

基于模糊数学和灰色理论的多层次综合评价方法及其应用

针对多层次指标体系的综合评价问题,在模糊综合评判方法的基础上,结合灰色理论,提出了一种新的定量综合评价方法—多层次模糊灰关联聚类分析综合评价方法.应用该方法对油气钻井技术进行综合评价,取得了满意的结果.     

多种综合评价方法的综合应用

本文基于过去应用不同的综合评价方法对同一社会经济现象进行评价时 ,其评价结果总存在差异的现象 ,提出一种系统综合评价方法 ,克服了以往仅应用一种方法在评价中的片面性 ,使评价结果更加全面、客观。同时本文应用此方法对陕西省十一个城市的设施水平进行了综合评价     

基于GOMPERTZ函数的上证综合指数预测的实证研究

对基于G om pertz函数的上证综合指数进行预测的可行性进行了分析,同时,在对上证综合指数的具体走势及实际数据进行研判的基础上,对牛市行情下上证综合指数的运行进行了预测的实证研究,得出了相应的结论,并提出了该预测方法进一步完善之处和可进一步深入研究的问题.     

我国普通高等教育人力资源发展水平的统计分析

本文综合运用主成分分析和因子分析两种综合评价方法 ,对我国各地区高等教育人力资源的发展水平进行排序和分类 ,为规划和发展各地区的高等教育事业提供了一定的科学依据。两种综合评价方法的综合运用克服了单一评价方法的片面性 ,评价结果较为全面、客观     

一种循环修正的组合评价方法

提出了一种循环修正的组合评价方法.首先,对所研究的问题选取几种综合评价方法进行综合评价.其次,用Sperm an等级相关系数法检验几种综合评价法的一致性.进一步重复采用平均值法、Boarda法、C om peland法和模糊Board法对上述综合评价结果进行组合评价,直到标准差均收敛于0为止,得到最优的组合评价结果.最后以辽宁省2001年实际统计资料为例,对各地区的经济实力进行了综合评价和排序.     

基于云模型的模糊综合评价方法及应用

阐述了利用正态云模型代替模糊隶属函数进行模糊综合评价的方法.运用云模型的逆向云发生器、云运算原理,结合云模型的模糊性、随机性、统计性性质对一个评价系统进行综合评价.最后使用食品安全监管检测数据分析比对了基于云模型的模糊综合评价方法与常规模糊综合评价方法,算例表明云模型的模糊评价方法具有模糊隶属函数方法所不具备的优势.     

多元统计分析在大学生综合素质评价中的应用

德育和智育是衡量大学生综合素质的重要因素,本文根据天津工业大学某年度某班级学生的各科成绩和影响学生综合素质的相关因素的实际数据,应用因子分析对影响学生综合素质的各因素进行主成份分析,计算各个学生的因子综合得分并按得分高低进行排序,把它和常见的的两种评价方法进行比较,结果发现该方法能够弥补仅仅依靠平均积点分和按综合测评总分排序的不足。最后,以因子综合得分和平均积点分和综合测评总分为指标采用聚类分析对所有学生进行分类,得出了令人满意的结果。实证分析结果表明因子分析和聚类分析是衡量学生综合素质行之有效的方法。     

军校课堂教学质量的属性综合评价方法

运用属性数学理论对军校课堂教学质量进行综合评价.在建立军校课堂教学质量评价指标体系的基础上,给出了军校课堂教学质量的属性综合评价方法,可为军校教学管理部门以及本科教学评价进行合理地课堂教学质量评价提供决策参考.与一般评价方法相比,属性综合评价方法严谨、精细,评价结果更合理、更可靠.应用实例表明了方法的科学有效性.     

模糊综合评判地空导弹武器系统作战效能的一种方法

为科学评估地空导弹武器系统的作战效能,对地空导弹武器系统进行了全面分析,建立了地空导弹武器系统作战效能综合评价的指标体系.并利用模糊数学方法,确立了该系统的综合评价模型,从而为地空导弹武器系统的总体作战效能的综合评价提供了一种方法,具有一定的参考价值.     

几种基于散乱数据拟合的局部插值方法

本文首先针对散乱数据拟合的Shepard方法,结合截断多项式、B样条基函数和指数函数来构造其权函数,使新的权函数具有更高的光滑度和更好的衰减性,并且其光滑性和衰减性可以根据实际需要自由调节,从而提高了曲面的拟合质量．同时还给出一种类似的局部插值方法．另外,本文还基于多重二次插值,结合多元样条的思想,给出了两个局部插值算法．该算法较好地继承了多重二次插值曲面的性质,从而保证了拟合曲面具有好地光顺性和拟合精度．曲面整体也具有较高的光滑性．     

中国农村居民消费结构的Panel Data模型分析

基于持久收入假设消费理论,建立中国农村居民消费的Panel Data模型,分析中国农村居民不同收入层次之间的消费差异,以及这种差异对农村居民消费结构的影响.结果表明:不同收入层次的农村居民的总消费支出差异显著,衣着消费模型为变截距模型,而居民食品、居住等其他消费支出差异不显著,模型表现形式一致,因此启动农村居民消费需求归根到底是要提高低收入层次居民的收入,拉动高收入层次居民的消费需求。     

滑动数据重心预测方法及其应用研究

本文在研究多因素数据重心法的基础上,进一步提出滑动数据重心预测方法,该方法是对原始样本数据提出了一种新的数据处理方法,大大降低了由于历史数据组中的异常点对预测结果产生的破坏性。通过建立我国钢材消费量与国内生产总值(GDP)的计量动态模型对该方法与多因素数据重心预测法进行对比研究。同时利用时间序列自回归AR(p)对计量动态模型的初级预测结果进行差值校正,并将该方法应用于我国2015年、2020年的钢材消费量预测。对比研究表明该方法使得预测结果更加精确、稳健。     

Clustering Categorical Data via Ensembling Dissimilarity Matrices

We present a technique for clustering categorical data by generating many dissimilarity matrices and combining them. We begin by demonstrating our technique on low-dimensional categorical data and comparing it to several other techniques that have been proposed. We show through simulations and examples that our method is both more accurate and more stable. Then we give conditions under which our method should yield good results in general. Our method extends to high-dimensional categorical data of equal lengths by ensembling over many choices of explanatory variables. In this context, we compare our method with two other methods. Finally, we extend our method to high-dimensional categorical data vectors of unequal length by using alignment techniques to equalize the lengths. We give an example to show that our method continues to provide useful results, in particular, providing a comparison with phylogenetic trees. Supplementary material for this article is available online.     

偿付能力监管中审核问题博弈分析

偿付能力监管是我国保险监管体系的三大支柱之一,居于监管体系的核心地位,然而保险人报送的不真实数据严重影响了偿付能力监管的效果.将对监管机构和保险人的行为进行分析,建立博弈模型,研究在偿付能力监管过程中,监管机构如何通过审核制度设计保证被监管者报送数据的真实性,并在此条件下对审核制度影响因素进行分析.     

多指标面板数据的聚类分析及其应用

多指标面板数据的多元统计分析在国内研究中尚属空白.本文分析了面板数据的数据格式和数字特征,根据聚类分析原理,重新构造了多指标面板数据的距离函数和离差平方和函数,在此基础上,说明了多指标面板数据的聚类分析过程.最后对我国各地区工业企业生产效率进行了聚类实证分析,显示了良好的效果。     

数据预处理对替代数据检验方法的影响

替代数据检验法是检验时间序列中是否存在确定性非线性成分的重要统计方法.通过研究差分和数据平滑运算对替代数据检验方法的影响,指出常用的线性滤波等数据预处理步骤破坏了序列的静态性质,从而会导致对零假设的错误拒绝.因此,建议应该直接利用原始时间序列而非应用了差分等非静态滤波运算后的时间序列生成替代数据,再进行假设检验,以免造成对零假设的错误拒绝.     

多维数据群点主轴旋转的预测模型研究

数据群点的主轴表示该数据群点分布变异最大的若干方向，它是反映数据群点分布构造的主要特征之一。本论文提出一种对高维空间里数据群点主轴旋转运动的预测建模方法，并将其用于中国城市经济发展预测分析，可用于推测城市群体经济发展的主要特征方向     

Efficient Data Augmentation for Fitting Stochastic Epidemic Models to Prevalence Data

Stochastic epidemic models describe the dynamics of an epidemic as a disease spreads through a population. Typically, only a fraction of cases are observed at a set of discrete times. The absence of complete information about the time evolution of an epidemic gives rise to a complicated latent variable problem in which the state space size of the epidemic grows large as the population size increases. This makes analytically integrating over the missing data infeasible for populations of even moderate size. We present a data augmentation Markov chain Monte Carlo (MCMC) framework for Bayesian estimation of stochastic epidemic model parameters, in which measurements are augmented with subject-level disease histories. In our MCMC algorithm, we propose each new subject-level path, conditional on the data, using a time-inhomogenous continuous-time Markov process with rates determined by the infection histories of other individuals. The method is general, and may be applied to a broad class of epidemic models with only minimal modifications to the model dynamics and/or emission distribution. We present our algorithm in the context of multiple stochastic epidemic models in which the data are binomially sampled prevalence counts, and apply our method to data from an outbreak of influenza in a British boarding school. Supplementary material for this article is available online.     

一般分布区间型符号数据的SOM聚类方法

区间型符号数据是一种重要的符号数据类型,现有文献往往假设区间内的点数据服从均匀分布,导致其应用的局限性。本文基于一般分布的假设,给出了一般分布区间型符号数据的扩展的Hausdorff距离度量,基于此提出了一般分布的区间型符号数据的SOM聚类算法。随机模拟试验的结果表明,基于本文提出的基于扩展的Hausdorff距离度量的SOM聚类算法的有效性优于基于传统Hausdorff距离度量的SOM聚类算法和基于μσ距离度量的SOM聚类算法。最后将文中方法应用于气象数据的聚类分析,示例文中方法的应用步骤与可操作性,并进一步评价文中方法在解决实际问题中的有效性。