假设检验中的三个问题及其思考

讨论了假设检验的教学和实践中可能会遇到的三个问题.分析得到三个结论:理论上原假设与备择假设可以任意设定,但实践中常常按照某种规则来设定;假设检验的两个常用的决策准则中,p值准则更精确,为决策者接受原假设提供了一个"风险"的度量;假设检验理论在处理利用样本推断总体的问题中是普遍有效的.     

最小正基直接搜索共轭梯度法

1引言直接搜索算法是求解最优化问题的一类重要算法,它特别适用于目标函数的梯度信息无法得到或很难计算的情形.直接搜索算法大致可以分为两大类,一类是包含单纯形搜索[19]和模式搜索[12,22]等的直接搜索算法,这类算法不使用泰勒展开等方法对目标函数进行建模;另一类算法则依赖于对目标函数的建模,常被称为以模型为基础的方法,有     

考虑激励的消费优化模型及实证研究

把制度激励因子引入单部门经济增长模型,证明了系统的均衡解是鞍轨稳定的;发现了制度激励因子均衡增长率的正负取决于消费增长率与人口增长率的大小,而在非均衡经济中,制度激励因子的增长率的正负取决于人均消费增长率与产出增长率的大小;最后,利用这些规律考察了1978年以来中国的制度激励因子的变化情况,得到了制度激励因子增长率的变化数据以及制度激励因子的定基指数数据     

基于混合非单调下降条件的直接搜索方法

基于混合非单调下降条件提出了一种网格步长的更新策略.这种策略要求发现强最小网格单元框时网格步长快速下降,而发现其他拟最小网格单元框时缓慢下降.这种混合非单调下降策略可以避免网格步长下降太快,又能够比单纯非单调下降条件更好地保证直接搜索算法的收敛性.基于这一策略,本文提出一个直接搜索算法,并证明了该算法的全局收敛性.数值试验表明,本文提出的算法是很有竞争力的直接搜索算法.     

非单调Frame型直接搜索共轭梯度法

基于非单调的frame概念,提出了一个求解无约束最优化问题的直接搜索共轭梯度算法.该算法不使用充分下降条件而能够在网格(grid)之外进行搜索,这一点不同于GSS(generating setsearch)算法框架,后者为了实现网格之外的搜索必须使用充分下降条件或者移动网格(movinggrids)技术或者有理点阵(r...