标准差的计量调整型抽样检查表

本文参照 ISO3951-81”s”法主表的设计原则,设计出了一套(包括样本大小字码表,正常,加严,放宽抽样表)适合于用标准差作为过程质量指标的计量调整型抽样检查表.还讨论了所设计出的方案组的复合接收率.     

指数分布样本中异常数据检验的有效性

本文讨论指数样本中异常数据检验的有效性,证明了Fisher型统计量在异常值检验中的某种优良性。用随机模拟方法比较了Fisher统计量,Epstoin统计量和Dixon统计量在指数样本异常值检验中的功效。     

两样本对称统计量的Berry-Esseen定理

在适当的矩条件下。证明了两样本对称统计量的Berry—ESseen定理．作为该定理的推论。还得到了广义U-统计量正态逼近的速度．     

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。     

基于RBF网络的增量学习

提出了一种基于径向网络的增量学习算法 ,在对新样本进行学习时 ,通过恢复受干扰样本的方式来尽可能保持已有的知识不变 .模拟实验证明了本算法的正确性和有效性 .     

数学期望模型应用实例

混合样本检验法是预防医学中常用的方法，通过建立数学期望模型，可以在定量分析中减少检测次数，达到减少工作量，提高工作效率的目的。     

概率与统计的知识理解之方差

方差是描述数据集中趋势的重要指标,是进行统计决策的关键要素.通过对方差知识的深入梳理,分析样本方差分母为n和n-1的两种不同适用情形,并对在用样本估计总体统计思想下样本方差分母的校正从两个维度进行阐述与证明,有助于加强人们对方差知识的理解,做出正确的统计决策.     

布朗单样本轨道的重分形分析

主要研究布朗单W＝{W（s1,s2)s1，s2≥0}样本轨道的重分形分析问题．在布朗单一致连续模的基础上讨论“α—快点集”的重分形分析性质，得到了两类不同增量形式的“α—快点集”的Hausdorff维数．     

二维磁性纳米结构材料的Monte Carlo模拟

运用Monte Carlo模拟方法，通过分折系统自旋序参数与温度的变化关系了解纳米结构材料磁性的特征．计算模拟结果表明，磁性纳米材料具有比同等大小和平均密度的单晶低的居里温度，且在相变过程中往往会出现一些亚稳态．研究结果提供了一种解析金属纳米结构材料特性的重要方法．