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141.
化学高考预测效度研究初探卫子光,韩家勋,苑庆兰,卫丽君一、引言就我国高考而言,其直接目的是选拔普通高校的合格新生。考试要从水平相近的考生群体中区分出哪些是最适合进一步培养的人才。所以,高考与人才的预测有着直接关系,这种考试的预测与将来实际发生的事情的...  相似文献   
142.
Internet带宽资源有限、服务器下载负荷过大以及网络性能不稳定等会引起网站访问速度过慢,易发生信息丢失等现象.为了解决Internet视频流传送的这些问题,提出了基于CDN(Content Delivery Network)和H.264的多描述视频编码方法,分析了3种多描述分解方案,给出了这些多描述视频编码方案进行视频编码和网络传输.实验显示,所给出的编码方法能有效地应用于视频流压缩和Internet传输.  相似文献   
143.
指纹图谱相似性评价是中药质量控制的关键所在。本文讨论了相似度计算在中药质量评价中的应用,采用夹角余弦法和相关系数法计算相似度,并对其进行了系统聚类,得到了满意的结果。可以作为评价中药质量的一个指标。  相似文献   
144.
全球经济金融一体化的不断深入使得全球性的金融危机频频爆发。因此,金融危机传染的分析与检验便变得十分重要。本文首先运用非参数回归模型,通过局部多项式方法对股指收益率之间的局部相关系数进行估计,并在不同的置信水平下对局部相关系数的变化进行假设检验,通过定量地判断局部相关系数是否突然增大来检验危机传染的存在性,同时简单地刻画了危机传染的程度,并且指出了危机传染的具体时间段。最后应用上述方法对美国次债危机在各个国家或地区之间的传染效应进行了实证检验,证实了本文给出的检验方法的可行性,并得到了一些有意义的结论。  相似文献   
145.
相依度是反映随机变量间依赖程度的大小,主要根据相关文献提出的相依度,发现这种度量具有很好的性质,并计算出二元正态分布在不同参数下的相依度,以及样本的相依度,最后给出相依度与其它相依度在一具体例子上的比较.  相似文献   
146.
建立了用傅立叶红外光谱仪快速检测聚丙烯中二苄叉山梨醇类透明剂含量的方法.二苄叉山梨醇类透明剂都含有相似的缩醛结构,在波数约1 100 cm-41处有较强的红外吸收.以对氯二苄叉山梨醇(CDBS)为例,选取1 092 cm-1处的最大吸收峰为分析对象,利用吸光度积分面积法进行了定量分析.由得到的标准曲线可知,透明剂的含量与其特征峰的吸收强度有很好的线性关系,相关系数达0.998以上.  相似文献   
147.
确定了气相色谱-离子阱二级质谱在分析食品中12种二噁英类多氯联苯残留的定性参数;优化了分析过程的质谱条件;研究了实际样品(河豚、鳗鱼、甜虾、鸡脂肪、奶粉、猪肠衣)离子阱串联质谱测定值与高分辨质谱值的准确度差异.样品采用加速溶剂萃取方法提取、流体控制系统净化及离子阱二级质谱和高分辨质谱测定.两种方法测定值之间的回归方程和相关系数分别为:4种非邻位取代二噁英类多氯联苯,y=0.781 5x,r=0.933 1;8种邻位取代二噁英类多氯联苯,y=0.807 3x,r=0.996;样品中12种多氯联苯总毒性当量(Total TEQ):y=0.518 1x 0.125 5,r=0.992.离子阱二级质谱和高分辨质谱的检出限分别为0.5ng/kg和0.1ng/kg,样品中同位素内标的回收率为41%~102%.  相似文献   
148.
建立了复方鼻可灵喷雾剂中3 组分的微乳液相色谱(MELC)测定方法,并考察了其影响因素.以微乳(33 g/L SDS-1.2%(体积分数)正辛烷-9%(体积分数)正丁醇-0.5%(体积分数)三乙胺,磷酸调pH至3)为流动相,采用Hypersil BDS C18 5 μm(4.6 mm×150 mm)色谱柱,检测波长256 nm.实验发现,被测组分地塞米松磷酸钠、氧氟沙星及盐酸麻黄碱的线性范围和相关系数分别为0.01 ~0.04 g/L,r=0.999 9;0.1 ~0.3 g/L,r=0.999 9;0.2 ~0.6 g/L,r=0.999 9.对应的平均回收率和RSD(n=5)分别为97%,2.55%;101%,0.45%;101%,0.54%(n=5).  相似文献   
149.
家庭联合保险定价时,通常假定夫妻之间寿命是相互独立性的,这容易造成保险价格的扭曲.有鉴于此,本文摒弃生命体之间的独立性假设,采用Copula函数刻画夫妻未来余命的相关结构,并结合生命表函数,研究了一种家庭联合保险的保费厘定问题,推导出了均衡年保费的计算公式.最后,对影响家庭联合保险定价的Kendall秩相关系数进行了参数敏感性分析,数值模拟结果表明,夫妻关系的和睦程度是联合保险定价的不容忽视的要素.  相似文献   
150.
张璐  孔令臣  陈黄岳 《计算数学》2019,41(3):320-334
随着大数据时代的到来,各个领域涌现出海量数据且结构复杂.如变量的维数不同、尺度不同等.而现实中变量之间往往存在着不确定关系,经典的Pearson相关系数仅能反映两个同维变量间的线性相关关系,不足以完全刻画变量间的相关关系.2007年Szekely等提出的距离相关系数则能描述不同维数变量间的非线性关系.为了探索变量之间的内在信息,本文基于距离相关系数提出了最大距离相关系数法对变量聚类,且有超度量性和空间收缩性.为充分发挥距离相关系数的优势,对上述方法改进得到类整体距离相关系数法.该方法在刻画两类间相似性时,将每类中的所有变量合并成一个整体,再计算这两个不同维数的整体间的距离相关系数.最后,将类整体距离相关系数法应用到几个实际问题中,验证了算法的有效性.  相似文献   
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