SOME COMPARISONS BETWEEN GENERALIZED ORDER STATISTICS

Some stochastic comparisons of generalized order statistics under the right spread order,the location independent riskier order and the total time transform order are investigated in this paper.The underlying distributions and parameters on which generalized order statistics are based are also surveyed to obtain the conditions for increasing the expectations of spacings between the first two generalized order statistics and between the last two generalized order statistics.     

关于线性回归的若干补充

线性回归分析在传统的数理统计教材中，编写的科学性和体系等许多方面尽管非常好，但也存在知识单调、材料陈旧、不能反映现代的前沿等问题。在教学中应补充介绍前沿的应用背景，全面地介绍回归模型，将法则循序渐进地推广，并运用多媒体教学演示回归的实例。     

二项分布下的一种贝叶斯可靠性验收试验方案

为了合理利用先验信息制定可靠性验收试验方案，以降低验收试验的费用，在进行可靠性定型试验的前提下，提出了一种先验信息加工方法，并根据生产与使用双方实际所关心的风险意义，制定了产品可靠性验收试验的一种贝叶斯方案。算例结果证实，该方案在保证了生产方与使用方利益的前提下，减少了试验量，降低了验收试验费用。说明所提出的先验信息利用方式是有效的。     

A Frisch-Newton Algorithm for Sparse Quantile Regression

Recent experience has shown that interior-point methods using a log barrier approach are far superior to classical simplex methods for computing solutions to large parametric quantile regression problems. In many large empirical applications, the design matrix has a very sparse structure. A typical example is the classical fixed-effect model for panel data where the parametric dimension of the model can be quite large, but the number of non-zero elements is quite small. Adopting recent developments in sparse linear algebra we introduce a modified version of the Prisch-Newton algorithm for quantile regression described in Portnoy and Koenker~([28]). The new algorithm substantially reduces the storage (memory) requirements and increases computational speed. The modified algorithm also facilitates the development of nonparametric quantile regression methods. The pseudo design matrices employed in nonparametric quantile regression smoothing are inherently sparse in both the fidelity and roughness penalty components. Exploiting the sparse structure of these problems opens up a whole range of new possibilities for multivariate smoothing on large data sets via ANOVA-type decomposition and partial linear models.     

概率论与数理统计研究型教学的案例分析

通过娃哈哈赠券收集的案例分析提出了概率论与数理统计习题课研究型教学的概念和方法,展示了概率论与数理统计在社会生活领域的一些生动应用.通过以案例驱动开展研究型教学实现了习题课课堂教学的趣味性,体现了知识的实用性,激发了学生们的学习兴趣和协作探究意识,进一步将自主学习和协作探究相结合提升了课堂的教学效果,培养了学生的数学思维习惯.     

《应用概率统计》征稿简则

一、《应用概率统计》是一个中国数学会概率统计学会主办的全国性学术刊物,主要刊登概率论与数理统计的理论和应用两方面有创造性的学术论文,最新成果的综合报告,并选登高校教学、应用成果简报等方面的文章。     

《应用概率统计》征稿简则

一、《应用概率统计》是一个中国数学会概率统计学会主办的全国性学术刊物,主要刊登概率论与数理统计的理论和应用两方面有创造性的学术论文,最新成果的综合报告,并选登高校教学、应用成果简报等方面的文章。二、来稿要求和注意事项:1.本刊自2007年1月开始正式启用网上编审系统。来稿务必通过本刊编审系统或E一mail将Tex源文件和相应的pdf文     

概率论与数理统计课程改革的创新机制

针对课程改革的目的,结合教学实践,就概率统计课程建设和教学改革的必要性进行综合分析并主张：通过讲述概率统计理论发展史,引导学生明确学习重点;借助多媒体教学,整合教学大纲内容,系统教学;将理论与实际相联系,激发学生学习兴趣;立足基本理论,开设统计学软件实验课程．     

基于统计特征图形模拟的高速列车监测数据的分析

采集高速列车在不同速度和工况下的监测数据,对各种工况下的实验数据用数理统计方法提取其振动信号中振动失衡、振动能量偏移、振动强点偏移等特征,并将这些特征用图形模拟的方式进行归纳识别。经过实验,结果表明该方法对高速列车故障的识别是可行有效的。     

《概率论与数理统计》的课堂教学改革与实践——以浙江农林大学为例

《概率论与数理统计》课程是理、工、农、经管类专业的一门重要的基础课程,该课程是研究随机现象客观规律性的一门学科,也是他(她)们今后参加硕士研究生入学数学考试的一个重要组成部分。值得注意的是该课程处理问题的思想方法与其他数学课程均有很大的差异,随着全国教学改革的全面展开与深入,本人对该课程的教学也有些心得,下面就有关教学改革的举措、感受、想法、实践以及课程建议等进行简要总结。