关于非线性Pochhammer-Chree方程的解

本文研究了弹性杆纵向形变方程:u_(tt)—u_(ttxx)—u_(xx)—(1/3)(u~3)xx=0的椭圆余弦波解,并用Adomian分解法,求出了其初边值问题解.     

纵向数据边际模型非参数光滑方法的比较

对于纵向数据边际模型的均值函数, 有很多非参数估计方法, 其中回归样条, 光滑样条, 似乎不相关(SUR)核估计等方法在工作协方差阵正确指定时具有最小的渐近方差. 回归样条的渐近偏差与工作协方差阵无关, 而SUR核估计和光滑样条估计的渐近偏差却依赖于工作协方差阵. 本文主要研究了回归样条, 光滑样条和SUR核估计的效率问题. 通过模拟比较发现回归样条估计的表现比较稳定, 在大多数情况下比光滑样条估计和SUR核估计的效率高.     

纵向数据半参数回归模型的最小二乘局部线性估计

本文考虑纵向数据半参数回归模型:Yij=XiTjβ+g(Tij)+iεj,基于最小二乘法和局部线性拟合的方法建立了模型中参数分量β,回归函数g(.)和误差方差σ2的估计,在适当条件下给出了估计量的相合性,通过模拟研究说明了该方法在有限样本情况下具有良好的性质。     

国有资产的第三轮整合

从长远发展来看,配合本轮国有资产的整合趋势,进一步放松商品价格管制,促进税收征管制度创新,已经刻不容缓。     

如何理解argz

学习一个重要的数学概念,一要把握基本,二要横向联系,三要纵向深化,四能运用自如,即所谓“学懂、学通、学深、学透”．argz是复数的一个重点,也是一个难点,本文拟对其进行多层面剖析,以期对同学们的学习有所帮助．     

纵向数据广义部分线性模型的惩罚GMM估计

对纵向数据的部分线性模型,通常的做法是用样条方法或者核方法逼近非参数部分,然后再用广义估计方程的估计方法去估计参数部分.本文使用P-样条拟合非参数函数,对不同的矩条件用不同的广义矩方法对模型的参数和非参数进行估计,并且给出了估计量的大样本性质;并用计算机模拟和实例证明了当模型中存在不同的矩条件时,采用不同的惩罚广义矩方法可以显著地提高估计精度.     

解读高中数学信息技术整合本教材--兼谈数学教师更新观念

由人教社中学数学室编著的《普通高级中学实验教科书(信息整合本)数学》(以下简称整合本)已于2002年秋季进入部分中学进行实验，有机会实践并学习整合本的数学教材，感到十分荣幸，整合本数学教材是在《全日制普通高级中学教科书(试验修订本)数学》(以下简称实验本)的基     

新课程理念与传统变式教学整合的探索

变式教学是一种传统和典型的中国数学教学方式,不仅有着广泛的经验基础,而且也经过了实践的检验[1];《新课程标准》倡导的创新育人理念,已为众多教育工作者所熟知.那么,如何实现新课程理念与传统变式教学的整合,让学生在掌握必需的双基的同时,有效地培养创新意识呢?根据笔者长期的教学实践及主持变式教学案例研究的结果分析,发现将“过程[2]”嵌于传统的变式教学中,是目前追求“双基”与“创新”双赢的一条有效途径,即重过程的变式教学是有效的.本文结合教学实践中的五个典型教学片断,对如何将“过程”融入传统的变式教学中进行探索,以期找…     

形象思维的整合特征

对思维的整合特征进行研究 ,有助于人们加深对各种思维形式的认知 ,从而能在教学中更好地去培养学生的思维品质 .本文将对形象思维的整合特征作一探讨 .研究表明 :形象思维的过程 ,要经历形象感受、形象储存、形象判断、形象创造和形象描述等五个环节 .这五个环节 ,环环相扣 ,前后联系 ,但又各自独立 .形象思维的整合主要借助想象有机地运用这五个环节 ,进行形象的思维 ,解决某一问题 ,达到某种目的 .它借助于具体形象、图式形象、模式形象、概念形象、抽象形象展开思维 .我们研究形象思维的整合 ,其目的就是要研究找出解决问题的“形象” ,…     

Empirical likelihood analysis of longitudinal data involving within-subject correlation

In this paper we use profile empirical likelihood to construct confidence regions for regression coefficients in partially linear model with longitudinal data. The main contribution is that the within-subject correlation is considered to improve estimation efficiency. We suppose a semi-parametric structure for the covariances of observation errors in each subject and employ both the first order and the second order moment conditions of the observation errors to construct the estimating equations. Although there are nonparametric estimators, the empirical log-likelihood ratio statistic still tends to a standard ?? _p ² variable in distribution after the nuisance parameters are profiled away. A data simulation is also conducted.