时间序列模型L1-估计量的极限分布:平稳自回归模型

时间序列模型的L1-估计问题是非常重要的.这些估计量的许多性质都被研究过.然而,仍有一些基本问题有待解决.本文将给出平稳自回归模型L1-估计量的极限分布.     

一类数学规划问题的最优性充分条件及其在随机规划中的应用

在整个文章中,我们假定,(P)中所有函数 f(x),g_i(x).i=1,…,m,h_j(x),j=1,…,p,均为一次可微,且它们的梯度向量具有 Lipschitz 连续性.这种问题可在非线性规划中经常看到,尤其在随机规划中更是经常出现.例如,在二阶段随机规划问题中,若其中的随机变量满足一定的条件,则其等价的确定性规划问题就是上述类型的问题(见[1]).通常,数学规划的最优性充分条件是在假设(P)中所包含的函数均为二次连续可微的     

APPROXIMATE LAGRANGE MULTIPLIER ALGORITHM FOR STOCHASTIC PROGRAMS WITH COMPLETE RECOURSE:NONLINEAR DETERMINISTIC CONSTRAINTS

In this paper we design an approximation method for solving stochastic programs with com-plete recourse and nonlinear deterministic constraints. This method is obtained by combiningapproximation method and Lagrange multiplier algorithm of Bertsekas type. Thus this methodhas the advantages of both the two.     

随机规划简介

§1.引言自从本世纪40年代后期线性规划和非线性规划相继问世以来,它们受到了应有的重视并得到广泛的应用.但在建立实际问题的数学规划模型时,人们发现,在很多问题中会出现随机变量.最初,人们在数学规划问题中用这些随机变量的数学期望来代替随机变量本身,从而得出一个确定性的规划问题.但后来发现,这样得到的解很可能不满足约     

试论物理教师的课程能力

新课程改革是我国基础教育面向世界、面向未来、面向现代化的重大改革,是一个由课程改革所牵动的整个基础教育的全面改革,是实施素质教育的一场攻坚战.基础教育的全面改革,是实施素质教育的一场攻坚战.这次改革充分体现基础教育性质和素质教育要求,真正让学生成为的学习主人,对教师赋予更多课程自主权的同时,教师素质的要求提出了更高的标准,也对教师专业化水平提出了更高的要求.     

江苏省概率统计分会学术活动报导

为了促进概率统计学科的发展,江苏省概率统计分会于１９９９年１１月２６日至２９日在盐城师范学院召开了第二届第二次理事会暨青年教师学术交流会,与会代表５０多人．这次会议的主要目的是为青年教师和研究生提供学术交流的机会,更好地促进年轻一代的成长．为此,会议特地邀请中国概率统计学会副理事长华东师范大学茆诗松教授作“统计学在金融证券业中的应用”;邀请中国科技大学赵林城教授作“线性模型中Ｍ－估计”的报告．他们的精彩报告使与会代表受益匪浅,会议还组织了省内专家作综合报告;其中有南京大学王金德教授的“有约束条件…     

多项分布总体的相等对增凸序问题的多样本检验

概率分布间随机序在实践中已经得到了广泛的应用,而且似然比检验是用以检验涉及随机序问题的最普遍的检验方法．但是,关于多个多项式总体间的增凸序约束的统计推断问题并没有得到充分发展．多样本的增凸序对无约束的检验问题已被研究．然而,多总体的相等性对增凸序的假设检验问题似乎更有研究意义．并且分布的相等对随机序的假设检验问题往往是统计学家最为普遍地考虑．对多样本的情况,本文考虑了分布的相等对增凸序的假设检验问题,并且获得似然比检验统计量的零渐近分布,它是一组x~2分布随机变量的加权和,即■~2分布．     

扩散系数小波估计的强相合性

本文研究了一维扩散方程中扩散系数的非参数估计,给出了有界Lipschitz扩散系数的线性小波估计,证明了所得估计量的强相合性.     

随机规划在经济与管理科学中的应用

本文以投资问题、经济计划问题、水资源的开发与利用问题为例介绍了如何把随机规划应用到实际问题中去的方法,并给出国际上在这些方面的一些应用资科。     

变系数模型中的一步估计法

提出一步估计方法用以估计变系数模型中具有不同光滑度的未知函数. 在这一方法中, 不同阶的多项式用来逼近不同光滑度的未知函数. 由于只使用一次极小化, 所需计算量要比现有的两步方法少得多. 一步估计量被证明达到了最优收敛速度, 而且, 这一性质是在比两步估计法更弱的条件下得到的. 更重要的是, 由于只执行一次极小化, 估计量的所有渐近性质, 不仅是渐近偏差、方差, 而且渐近分布都能推出. 渐近分布将在统计推断中起着重要作用.