检索结果-内蒙古大学图书馆

统计研究 2012年第3期29卷 22-26页

作者：孟生旺中国人民大学应用统计科学研究中心中国人民大学统计学院

汽车保险广受社会关注,且在财产保险公司具有举足轻重的地位,因此汽车保险的索赔频率预测模型一直是非寿险精算理论和应用研究的重点之一。目前最为流行的索赔频率预测模型是广义线性模型,其中包括泊松回归、负二项回归和泊松—逆高斯... 详细信息

汽车保险广受社会关注,且在财产保险公司具有举足轻重的地位,因此汽车保险的索赔频率预测模型一直是非寿险精算理论和应用研究的重点之一。目前最为流行的索赔频率预测模型是广义线性模型,其中包括泊松回归、负二项回归和泊松—逆高斯回归等。本文基于一组实际的车险损失数据,对索赔频率的各种广义线性模型与神经网络模型和回归树模型进行了比较,得出了一些新的结论,即神经网络模型的拟合效果优于广义线性模型,在广义线性模型中,泊松回归的拟合效果优于负二项回归和泊松—逆高斯回归。线性回归模型的拟合效果最差,回归树模型的拟合效果略好于线性回归模型。

关键词：神经网络广义线性模型回归树索赔频率

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基于时序图模型结构估计的股票联动研究

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数理统计与管理 2012年第5期31卷 813-822页

作者：王星朱建旭中国人民大学应用统计科学研究中心&中国人民大学统计学院北京100872

我国股市个股价格同时上涨或同时下跌的联动现象极为普遍,传统上使用向量自回归、协整、有向非循环图等方法主要用于少量股票或市场之间的联动性研究,不适于直接对大规模个股之间的联动关系进行研究。文章关注大规模时序图模型结构建立... 详细信息

我国股市个股价格同时上涨或同时下跌的联动现象极为普遍,传统上使用向量自回归、协整、有向非循环图等方法主要用于少量股票或市场之间的联动性研究,不适于直接对大规模个股之间的联动关系进行研究。文章关注大规模时序图模型结构建立及估计方法,通过将ADL方法引入SPACE算法,提出了可以估计高维低样时序图模型的ADL-SPACE算法;设计模拟实验考察了算法中惩罚参数λ值的设置对于节点自回归相关性捕获的有效性;在实证研究中,文章使用了ADL-SPACE算法对个股联动研究了三方面的内容:1.基于个股联动的代表性行业之间的联动性;2.设计了我国A股市场中行业联动强度,对行业内外联动性进行综合评价和分析;3.采用一阶滞后个股基于时序图模型结果构造了投资组合,模拟显示收益预期表现良好。以上研究均表明时序SPACE图模型方法在大规模股票的联动探测中有较好的应用前景。

关键词：图模型时序SPACE算法股票联动

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负二项抽样下风险比率的调整置信区间

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系统科学与数学 2015年第10期35卷 1168-1177页

作者：吴延科田茂再中国人民大学应用统计科学研究中心中国人民大学统计学院北京100872

负二项抽样(又称逆抽样)方法因其优良的表现在流行病学和医学诊断中得到广泛应用.文章考虑了负二项抽样下风险比率的置信区间求解方法问题,使用最小化区间长度方法对已有方法进行了调整,实例研究和蒙特卡洛结果表明本文的方法不仅能够... 详细信息

负二项抽样(又称逆抽样)方法因其优良的表现在流行病学和医学诊断中得到广泛应用.文章考虑了负二项抽样下风险比率的置信区间求解方法问题,使用最小化区间长度方法对已有方法进行了调整,实例研究和蒙特卡洛结果表明本文的方法不仅能够有效减小置信区间的长度,从而减小做决定时的不确定性,而且可以保证区间覆盖率至少不比原有方法低,同时,得到的置信区间关于最大似然估计点的对称性也有了很好的改善.

关键词：最短置信区间负二项抽样逆抽样风险比率

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海外留学时期的戴世光

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统计研究 2020年第9期37卷 120-128页

作者：李惠袁卫中国人民大学档案馆中国人民大学中国人民大学应用统计科学研究中心

戴世光先生是我国著名的经济统计学家、人口统计学家,为我国改革开放以后统计学科拨乱反正、追赶国际先进水平做出了卓越贡献。戴世光1935年至1938年以清华留美公费生身份在美国学习数理统计学、应用统计学,在美国、英国、印度等多个国... 详细信息

戴世光先生是我国著名的经济统计学家、人口统计学家,为我国改革开放以后统计学科拨乱反正、追赶国际先进水平做出了卓越贡献。戴世光1935年至1938年以清华留美公费生身份在美国学习数理统计学、应用统计学,在美国、英国、印度等多个国家考察、实习国情普查。海外留学时期是戴世光学术道路的关键阶段,对于其学术方向、学术成果乃至学术品格都产生了重要影响。详实的档案资料多为首次披露,为追述戴世光留学的经历及影响提供了依据,更能反映早期统计学科人才培养的模式以及以戴世光为代表的一代统计学人的报国之志。

关键词：留学清华大学国情普查治学报国

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非平衡数据集的改进SMOTE再抽样算法

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统计研究 2012年第6期29卷 95-98页

作者：薛薇中国人民大学应用统计科学研究中心中国人民大学统计学院

非平衡数据集的不均衡学习特点通常表现为负类的分类效果不理想。改进SMOTE再抽样算法,将过抽样和欠抽样方式有机结合,有针对性地选择近邻并采用不同策略合成样本。实验表明,分类器在经此算法处理后的非平衡数据集的正负两类上,均可获... 详细信息

非平衡数据集的不均衡学习特点通常表现为负类的分类效果不理想。改进SMOTE再抽样算法,将过抽样和欠抽样方式有机结合,有针对性地选择近邻并采用不同策略合成样本。实验表明,分类器在经此算法处理后的非平衡数据集的正负两类上,均可获得较理想的分类效果。

关键词： SMOTE算法再抽样非平衡数据集

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自然科学中的统计学

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中国统计 2001年第5期16卷 43-44页

作者：赵彦云唐宏玲许芳洁陶元贞张真李凌云中国人民大学应用统计科学研究中心

林业中的统计学我们都听说过'只见树木不见森林',林业统计学家的作用就是通过科学的测量、分析和推断,将森林和树木联系起来.下面是一些正在进行的研究实例.过去能预示未来吗?这是树木年轮学的希望.林业统计学家研究树木从前的... 详细信息

林业中的统计学我们都听说过'只见树木不见森林',林业统计学家的作用就是通过科学的测量、分析和推断,将森林和树木联系起来.下面是一些正在进行的研究实例.过去能预示未来吗?这是树木年轮学的希望.林业统计学家研究树木从前的生长状况,从而了解过去的气候情况.从密西西比三角洲800岁的柏树,到落基山脉颠蜂上的红云杉,再到西北高大威严的冷杉,林业统计学家通过对树木年轮的研究,来了解过去几十年乃至几个世纪里树木及其周围生长环境的变化.

关键词：自然科学林业农业生态环境统计学

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六西格玛的顾客驱动哲学

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中国统计 2005年第3期20卷 46-47页

作者：何晓群中国人民大学应用统计科学研究中心

笔者近几年在全国各地演讲中面对听众经常会给一个互动题目,即一个公司中拥有大批顾客,有为顾客服务的众多一线人员,也有基层部门的员工,有辅助支持的部门,有职能部门及中层领导、有高层领导们.请诸位用一个三角形把这个公司的组织结构... 详细信息

笔者近几年在全国各地演讲中面对听众经常会给一个互动题目,即一个公司中拥有大批顾客,有为顾客服务的众多一线人员,也有基层部门的员工,有辅助支持的部门,有职能部门及中层领导、有高层领导们.请诸位用一个三角形把这个公司的组织结构勾画出来.

关键词：部门公司顾客驱动六西格玛高层领导顾客服务员工三角形题目互动

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一类指数速度迭代压缩的非线性自回归序列的矩的存在性

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应用数学学报 2011年第1期34卷 96-101页

作者：金阳中国人民大学应用统计科学研究中心中国人民大学统计学院北京100872

本文研究了如下的非线性自回归模型xt=ф（xt-1,…,xt-p）＋εt在满足几何遍历条件（i）｜фk（y0,y-1,…,y-p＋1-фk（y′0,y（-1）,…,y-p＋1））｜≤c_k｜y0-y′0｜;（ii）｜фk（y0,y（-1）,…,y（-p＋1））｜≤Mρ~k（｜y0｜＋…... 详细信息

本文研究了如下的非线性自回归模型xt=ф（xt-1,…,xt-p）＋εt在满足几何遍历条件（i）｜фk（y0,y-1,…,y-p＋1-фk（y′0,y（-1）,…,y-p＋1））｜≤c_k｜y0-y′0｜;（ii）｜фk（y0,y（-1）,…,y（-p＋1））｜≤Mρ~k（｜y0｜＋…＋｜y（-p＋1）｜）＋c时矩的存在性问题.得到了：如果对于某个实数r≥1,E｜εt｜~r〈∞,则E｜xt｜r〈∞.这一结果补充了已有文献中（i）,（ii）几何遍历条件下无相应的矩的存在性结果的空缺.

关键词：非线性自回归几何遍历矩

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基于半参数估计的非随机缺失样本分类

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统计与决策 2018年第8期34卷 17-20页

作者：夏利宇王蕾刘赛可中国人民大学应用统计科学研究中心

因变量非随机缺失是指样本中因变量的缺失机制与其自身特征高度相关,由于样本缺失具有选择性而不再适合推断总体特征。文章借鉴非随机缺失数据均值泛函估计的思想,运用基于指数倾斜的半参数模型解决非随机缺失样本的二分类问题,结合8类... 详细信息

因变量非随机缺失是指样本中因变量的缺失机制与其自身特征高度相关,由于样本缺失具有选择性而不再适合推断总体特征。文章借鉴非随机缺失数据均值泛函估计的思想,运用基于指数倾斜的半参数模型解决非随机缺失样本的二分类问题,结合8类因变量缺失情形进行数值模拟研究,将半参数模型对非随机缺失样本的分类效果与Logit模型、SVM模型、决策树模型进行比较,实证结果表明,半参数方法的分类效果具有明显优势。

关键词：非随机缺失二分类半参数指数倾斜

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六西格玛DPMO的测算

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中国统计 2005年第4期20卷 51-53页

作者：何琬中国人民大学应用统计科学研究中心

量测是企业量化管理的重要手段标杆学习是20世纪80年代初美国全录公司的组织发展专家们提出的.他们在讨论到全录公司的表现和竞争对手相差悬殊时,用了'竞争标杆学习'这个概念和方法.这个方法是指从生产成本、周期、营销、价格... 详细信息

量测是企业量化管理的重要手段标杆学习是20世纪80年代初美国全录公司的组织发展专家们提出的.他们在讨论到全录公司的表现和竞争对手相差悬殊时,用了'竞争标杆学习'这个概念和方法.这个方法是指从生产成本、周期、营销、价格、服务等领域中,找出一些明确的衡量标准或项目,然后将公司在这些方面的表现,和主要竞争对手进行排名对比.

关键词： DPMO 六西格玛 20世纪80年代初测算标杆学习竞争对手组织发展生产成本衡量标准公司营销价格项目

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