一种区间数的因子分析技术及其在证券市场中的应用

传统的因子分析技术能够有效地对高维变量空间进行降维处理,但它对于样本空间却缺乏行之有效的降维效果.为了解决这一问题,一种针对大量样本数据、新的因子分析技术———区间数因子分析技术(intervaldatafactoranalysis,IFA)被提出并得到了迅速的发展。IFA方法对传统的数据概念做了本质性的扩张,运用'数据打包'的理念,对海量原始数据在不破坏其原有内在逻辑关系的前提下,可以进行变量和样本点维度的双重降维。本文详细阐述了区间数因子分析技术的原理,并以中国股票市场为案例研究背景,结果表明IFA分析技术对大规模多维数据系统做综合简化是十分有效的。     

多指标区间决策的理想点贴近法

研究了指标的权重不能完全确定但知道其所在区域的条件下的多指标决策问题 ,给出了方案与理想解的贴近度及其算法 ,按贴近度的大小可以对方案进行排序 .它同传统的决策方法相比较 ,具有需要信息量少 ,简单可靠等特点 .最后用该决策方法分析了一个实际问题 .     

嵌套病例对照研究中的两步估计方法（英）

本文讨论嵌套病例对照研究中相对危险率的估计问题，引入了相对危险率的两步估计，并在一般嵌套病例对照抽样的假设下讨论了相对危险率的两步估计的相合性问题，最后给出了几个例子。     

指数分布卷积形式参数的估计

本文研究指数分布卷积形式参数的点估计，区间估计以及经验分布函数与分布函数最大偏差的概率估计．     

转移概率流图的概率理论基础与应用方法（Ⅳ）

本文引入转移概率流图的粘接方法证明了“中止事件仅可能在检出不合格品时发生”是添加相应的中止规则而不改变连续抽样方案原有基本统计特性的充分必要条件。     

关于区间图的一些有效并行算法

本文基于SIMD-CREW-PRAM一种可同时读但不可同时写的共享计算模型,给出了有关区间图的一些有效的并行算法。如找最大加权集团,最小集团覆盖,等权区间图的最大独立集及最小支配集,真区间图的哈密顿回路及最小带宽。所有这些算法都是最优的,其时间复杂性为O(logn)和处理器数为O(n)。     

维修性验证中组合序贯试验方案的确定

本文给出了分布未知时两个百分位要求的组合序贯试验方案。     

松弛型并行多分裂方法解非线性方程组的安全界

本文对某些非线性方程组F(x)=0,导出了一个算法,用它可以迭代建立F(x)=0的解的紧致上、下界。算法基于某些矩阵的多分裂,因此具有自然的并行性。我们证明了趋向于解的界之收敛原则,给出了参数的收敛性区域并考察了方法的收敛速度。     

排序集抽样下Inverse Rayleigh分布的Fisher信息量及其在参数估计中的应用

文章分别在简单随机抽样和排序集抽样下研究了Inverse Rayleigh分布中对应样本所含刻度参数θ的Fisher信息量.数值结果表示,同等样本容量的排序集样本比简单随机样本提供更多关于θ的信息.接着分别基于简单随机样本和排序集样本构造了θ的一些优良估计,并对估计结果进行了数值比较.     

基于IGN与GRAP-TOPSIS的预制构件供应商优选

大力发展装配式建筑是我国建筑业应对转型升级挑战的关键举措,选好预制构件供应商则可为装配式建筑的高质量发展提供源头保障.利用Citespace词频分析、BWM赋权法、基于区间灰数(IGN)和核与灰度分解的GRAP-TOPSIS法构建出包含评价指标体系和评价方法的预制构件供应商优选模型,该模型兼顾了普适性和个案适配性并弥补了预制构件供应商优选决策中的信息不对称.最后,通过算例分析证明了该模型的可操作性和有效性.