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91.
A new method is proposed of constructing mortality forecasts. This parameterized approach utilizes Generalized Linear Models (GLMs), based on heteroscedastic Poisson (non-additive) error structures, and using an orthonormal polynomial design matrix. Principal Component (PC) analysis is then applied to the cross-sectional fitted parameters. The produced model can be viewed either as a one-factor parameterized model where the time series are the fitted parameters, or as a principal component model, namely a log-bilinear hierarchical statistical association model of Goodman [Goodman, L.A., 1991. Measures, models, and graphical displays in the analysis of cross-classified data. J. Amer. Statist. Assoc. 86(416), 1085-1111] or equivalently as a generalized Lee-Carter model with p interaction terms. Mortality forecasts are obtained by applying dynamic linear regression models to the PCs. Two applications are presented: Sweden (1751-2006) and Greece (1957-2006). 相似文献
92.
In most methods for modeling mortality rates, the idiosyncratic shocks are assumed to be homoskedastic. This study investigates the conditional heteroskedasticity of mortality in terms of statistical time series. We start from testing the conditional heteroskedasticity of the period effect in the naïve Lee-Carter model for some mortality data. Then we introduce the Generalized Dynamic Factor method and the multivariate BEKK GARCH model to describe mortality dynamics and the conditional heteroskedasticity of mortality. After specifying the number of static factors and dynamic factors by several variants of information criterion, we compare our model with other two models, namely, the Lee-Carter model and the state space model. Based on several error-based measures of performance, our results indicate that if the number of static factors and dynamic factors is properly determined, the method proposed dominates other methods. Finally, we use our method combined with Kalman filter to forecast the mortality rates of Iceland and period life expectancies of Denmark, Finland, Italy and Netherlands. 相似文献
93.
加权拟合直线方程法在旅游需求预测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
孙伟 《数学的实践与认识》2009,39(2)
应用加权拟合直线方程法对哈尔滨市旅游需求进行预测,并通过实际旅游人数进行验证、探讨此方法的有效性. 相似文献
94.
在预测模型的均值和稳定性基础上,建立了多目标组合优化模型,并以黑龙江九三地区35年的大豆产量数据为例,利用该地区大豆单产的Logistic模型和大豆产量与气象因子的逐步回归模型建立了多目标组合优化模型,并计算出最优解.结果表明,该组合模型没有最优点,而有非劣解.该方法对提高模型的精度,指导大豆生产具有重要意义. 相似文献
95.
分析中国火灾的历年统计数据,发现中国火灾发生规律同时具有增长趋势性和周期波动性特征.借助于M ATLAB软件,根据2000-2006年中国火灾统计数据,分别建立了火灾24小时发生起数的(1)趋势灰色预测与周期波动指数相乘的组合预测模型和(2)二次曲线趋势与Fourier级数叠加的组合预测模型,两个模型(预测值与实际值)的平均相对误差都小于0.09.研究结论为消防研究、消防部门决策提供科学依据. 相似文献
96.
期货市场的风险转移功能主要通过套期保值策略来实现,期货市场套期保值的关键问题是套期保值比率的确定。现有套期保值研究侧重于规避价格风险,忽略了期货市场另一个重要的风险因素-结算风险。本文通过建立考虑结算风险的期货套期保值决策模型,有效地平衡了套期保值过程中的价格风险与结算风险。具体特色一是将套保者的结算风险厌恶态度直接反映到套期比的计算中,体现了结算风险对套期保值决策的影响;二是在一定条件下,本模型的套期比趋近于最小方差套期比;三是利用ARMA时间序列方法预测期货与现货的价格走势,有效地反映了期货价格一阶平稳和季节性变化规律,使估计的套期比更加精确可靠。 相似文献
97.
98.
建立国内生产总值与居民消费支出有关形式变量的向量自回归模型和误差修正模型,依据国内生产总值和居民消费支出的历史数据分别对模型进行估计,并利用估计好的2个模型对近2年的相应变量进行预测,将预测结果与实际数据相比较,从而得出2个模型的预测效果.通过比较显示:误差修正模型预测效果优于向量自回归模型. 相似文献
99.
100.