检索结果-内蒙古大学图书馆

赤峰学院学报（自然科学版） 2022年第5期38卷 40-44页

作者：闫海波李明明新疆财经大学统计与数据科学学院新疆乌鲁木齐830012

本文选取了沪深300下六个行业指数,分别用C-Vine、D-Vine、R-Vine进行相关结构建模。研究发现:D-Vine结构对相关结构的拟合程度最好,在不断引入新行业指数后,可以明显地发现降低其结构的相关性。然后对其投资组合进行风险性度量,VaR经... 详细信息

本文选取了沪深300下六个行业指数,分别用C-Vine、D-Vine、R-Vine进行相关结构建模。研究发现:D-Vine结构对相关结构的拟合程度最好,在不断引入新行业指数后,可以明显地发现降低其结构的相关性。然后对其投资组合进行风险性度量,VaR经常作为衡量风险的指标,但VaR不符合资产的一致性风险测度和无法捕捉尾部极端风险,故使用CVaR作为投资组合风险的指标。综上,资产之间的相依结构能起到优化投资组合的效果,在降低投资组合风险的同时增加了回报率。

关键词： Vine Copula GARCH-EVT CVaR 投资组合

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左截断右删失数据下伽马分布的参数推断

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山东理工大学学报（自然科学版） 2023年第6期37卷 1-6页

作者：周旭田茂再新疆财经大学统计与数据科学学院新疆乌鲁木齐830012 中国人民大学统计学院北京100872

伽马分布是生存分析中应用较为广泛的一种连续型寿命分布。本文基于矩估计方法研究左截断右删失数据下伽马分布的参数估计问题,通过引入潜在数据推导出参数迭代公式,利用矩估计方法的渐近正态性质得到伽马分布参数的渐近置信区间,并进... 详细信息

伽马分布是生存分析中应用较为广泛的一种连续型寿命分布。本文基于矩估计方法研究左截断右删失数据下伽马分布的参数估计问题,通过引入潜在数据推导出参数迭代公式,利用矩估计方法的渐近正态性质得到伽马分布参数的渐近置信区间,并进行数值模拟实验。模拟结果表明:在删失比例较小的情况下,参数推断的结果更接近真值;矩估计方法适合大样本情况,同种删失比例随着样本量增大,参数估计的效果更好,渐近置信区间长度变短。

关键词：左截断右删失伽马分布矩估计渐近置信区间

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逐步Ⅱ型删失数据下逆威布尔分布的参数推断

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山东理工大学学报（自然科学版） 2023年第3期37卷 39-45页

作者：张丽平田茂再新疆财经大学统计与数据科学学院新疆乌鲁木齐830012 中国人民大学统计学院北京100872

逐步Ⅱ型删失方案在可靠性工程和生物医学中应用最为广泛,为此考虑在该删失方案下对寿命数据中常见的逆威布尔分布两参数进行推断。为解决对数似然函数过于复杂、求解较为困难的问题,利用EM算法进行参数估计,利用Bootstrap法进行区间估... 详细信息

逐步Ⅱ型删失方案在可靠性工程和生物医学中应用最为广泛,为此考虑在该删失方案下对寿命数据中常见的逆威布尔分布两参数进行推断。为解决对数似然函数过于复杂、求解较为困难的问题,利用EM算法进行参数估计,利用Bootstrap法进行区间估计。通过Monte Carlo模拟比较了不同删失模式下两参数的估计效果并通过实例分析展示了该估计方法的有效性。

关键词： EM算法逆威布尔分布逐步Ⅱ型删失数据参数估计

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基于大数据环境下高校教学管理信息化创新

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中文科技期刊数据库（文摘版）教育 2022年第1期 229-232页

作者：王香雪新疆财经大学统计与数据科学学院新疆乌鲁木齐830012

随着我国信息技术快速发展,越来越多的高校教育工作与时俱进,改变传统教育方式,引进各种信息化的手段,充分利用大数据的作用,整合教学资源,为学生提供良好的数据教学信息。在当前学校发展的阶段,各高校为了快速发展,扩大办学规模,增加... 详细信息

随着我国信息技术快速发展,越来越多的高校教育工作与时俱进,改变传统教育方式,引进各种信息化的手段,充分利用大数据的作用,整合教学资源,为学生提供良好的数据教学信息。在当前学校发展的阶段,各高校为了快速发展,扩大办学规模,增加教师和学生的数量。这样一来,学校的办学压力开始增大,影响学生在高效教学管理信息化的创新工作中,进行不断发展探究。因此在大数据环境下高校教学管理工作应该进行信息化创新,能有效增强教育工作的快速发展,建立良好的教学环境,对学生学习成长做出积极的影响。文章通过开展信息化创新教学,逐步推动我国教学发展的快速增长,有助于提高高校教学管理质量。

关键词：大数据环境高校教学管理信息化创新

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二值图像逻辑差细胞神经网络的参数规则设计

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赤峰学院学报（自然科学版） 2022年第1期38卷 27-30页

作者：李硕新疆财经大学统计与数据科学学院新疆乌鲁木齐830012

基于细胞神经网络(Cellular Neural Network,CNN)的逻辑差运算模板(Logic Difference template,LOGDIF)能够对两幅二值图像进行逻辑差运算,文章深入研究了基于细胞神经网络的LOGDIF模板,设计了一个二值图像逻辑差运算CNN模板的参数规则... 详细信息

基于细胞神经网络(Cellular Neural Network,CNN)的逻辑差运算模板(Logic Difference template,LOGDIF)能够对两幅二值图像进行逻辑差运算,文章深入研究了基于细胞神经网络的LOGDIF模板,设计了一个二值图像逻辑差运算CNN模板的参数规则,并进行了数学证明。当CNN图像处理的模板参数在本文设计的规则范围内时,便可以对两幅二值图像进行逻辑差运算。最后,实验仿真证明了参数规则的合理性。

关键词：二值图像细胞神经网络逻辑差运算参数规则设计

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青海海东工业园区PM2.5浓度预测及分析

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佳木斯大学学报（自然科学版） 2022年第3期40卷 118-121页

作者：韩桂兰李雪姣新疆财经大学统计与数据科学学院新疆乌鲁木齐830000

选取2019年1月-2020年1月PM2.5的日均值浓度对青海省海东工业园区PM2.5浓度进行预测及分析,采用Matlab神经网络工具将数据用于训练中所使用的样本数据,选用其中二十个作为测试样本。选取模型进行十次预测,将所得数据取平均值,作为最终... 详细信息

选取2019年1月-2020年1月PM2.5的日均值浓度对青海省海东工业园区PM2.5浓度进行预测及分析,采用Matlab神经网络工具将数据用于训练中所使用的样本数据,选用其中二十个作为测试样本。选取模型进行十次预测,将所得数据取平均值,作为最终结果进行分析和对比。本文利用三种不同网络模型预测大气中含有的细颗粒物浓度,研究真实值与预测值差异最大的天数,发现拟合相对较差时,预测值都处于波峰和波谷地段,这种情况在三种模型中都存在。Elman神经网络模型相比前两种模型预测的误差值较大,拟合效果欠佳,因此该模型存在一定记忆性,使用时需使用连续五天里的细颗粒物浓度值。

关键词：浓度预测 PM2.5 神经网络模型

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产业梯度差异与中哈产能合作产业选择

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技术经济与管理研究 2021年第7期 115-119页

作者：李道军胡颖新疆财经大学统计与数据科学学院新疆乌鲁木齐830012 新疆财经大学国际经贸学院新疆乌鲁木齐830012

产能合作是当前和未来促进中哈两国"共同发展",构筑命运共同体的重要途径。文章从行业层面测度了中国和哈萨克斯坦产业竞争力差异,测度了两国产业比较优势的变动情况,并以此为基础研究中哈产能合作的领域及模式。结果表明:哈... 详细信息

产能合作是当前和未来促进中哈两国"共同发展",构筑命运共同体的重要途径。文章从行业层面测度了中国和哈萨克斯坦产业竞争力差异,测度了两国产业比较优势的变动情况,并以此为基础研究中哈产能合作的领域及模式。结果表明:哈萨克斯坦仅有资源密集型行业和部分资本密集型行业具有很强竞争力,其他行业竞争力虽然低但多数行业的比较优势呈上升趋势;中国的资本密集型行业和资本技术密集型行业竞争力较强且有进一步上升趋势,劳动密集型行业竞争力很强但呈下降趋势。深化中哈产能合作应该巩固并优化中哈两国资源密集型行业的产能合作,积极推进资本密集型行业的产业链合作,加强劳动密集型行业的产能合作水平,继续扩大资本技术密集型产品出口与投资。

关键词：命运共同体产能合作产业梯度产业选择

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M-矩阵代数Riccati方程的一类简单迭代法

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新疆师范大学学报（自然科学版） 2023年第3期42卷 1-5,12页

作者：关晋瑞任孚鲛邵荣侠太原师范学院数学与统计学院山西晋中030619 新疆财经大学统计与数据科学学院新疆乌鲁木齐830012

文章研究了M-矩阵代数Riccati方程的数值解法。当方程的系数矩阵为正则奇异M-矩阵时,现有的一些数值方法在计算中存在一定程度的困难。为此提出了一类简单迭代法以求解方程,该方法在每步迭代中只用到矩阵乘法,运算量小且易于实现。理论... 详细信息

文章研究了M-矩阵代数Riccati方程的数值解法。当方程的系数矩阵为正则奇异M-矩阵时,现有的一些数值方法在计算中存在一定程度的困难。为此提出了一类简单迭代法以求解方程,该方法在每步迭代中只用到矩阵乘法,运算量小且易于实现。理论分析和数值实验表明该方法是可行的,而且在一定情况下有效。

关键词：代数Riccati方程正则M-矩阵牛顿法迭代法

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超高维数据下部分线性可加分位数回归模型的变量选择

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统计与决策 2024年第9期40卷 43-48页

作者：白永昕钱曼玲田茂再北京信息科技大学理学院北京100192 墨尔本大学数学与统计学院澳大利亚墨尔本3010 中国人民大学应用统计科学研究中心北京100872 新疆财经大学统计与信息学院乌鲁木齐830012 昌吉大学数学与数据科学学院湖南昌吉831100

在超高维数据中,一方面,协变量的维数可能远远大于样本量,甚至随着样本量以指数级的速度增长;另一方面,超高维数据通常是异质的,协变量对条件分布中心的影响可能与他们对尾部的影响大不相同,甚至会出现重尾以及异常点的复杂情况。文章... 详细信息

在超高维数据中,一方面,协变量的维数可能远远大于样本量,甚至随着样本量以指数级的速度增长;另一方面,超高维数据通常是异质的,协变量对条件分布中心的影响可能与他们对尾部的影响大不相同,甚至会出现重尾以及异常点的复杂情况。文章在协变量维度发散且为超高维的情况下研究了部分线性可加分位数回归模型的变量选择和稳健估计问题。首先,为了实现模型的稀疏性和非参数光滑性,引入了一种非凸Atan双惩罚,并采用分位迭代坐标下降算法来解决所提方法的优化问题。在选择适当正则化参数的情况下,证明了所提双惩罚估计量的理论性质。其次,通过模拟研究对所提方法的性能进行验证。模拟结果表明,所提方法比其他惩罚方法具有更好的表现,尤其是在数据存在重尾的情况下。最后,通过基于癌症筛查病人血液样本数据的实证来验证所提方法的实用性。

关键词：超高维数据分位数回归部分线性可加变量选择 Atan双惩罚

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独立逆抽样下优势比检验统计量的构造

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统计与决策 2022年第5期38卷 5-10页

作者：古丽斯坦·库尔班尼牙孜田茂再新疆财经大学统计与数据科学学院乌鲁木齐830012 中国人民大学应用统计科学研究中心北京100872 中国人民大学统计学院北京100872

优势比(OR)是医学研究中常用的重要指标,它反映的是疾病和暴露的关联强度。文章在独立逆抽样下采用五种方法构造优势比的检验统计量,即对数-Wald检验统计量(基于样本方差和基于原假设下的方差)、得分检验统计量、似然比检验统计量和基于... 详细信息

优势比(OR)是医学研究中常用的重要指标,它反映的是疾病和暴露的关联强度。文章在独立逆抽样下采用五种方法构造优势比的检验统计量,即对数-Wald检验统计量(基于样本方差和基于原假设下的方差)、得分检验统计量、似然比检验统计量和基于Filler定理的检验统计量;通过蒙特卡洛模拟对五种检验统计量在控制第一类错误的能力与检验功效方面的表现性能进行评价。结果表明:在独立逆抽样下对优势比而言,基于样本方差的对数-Wald检验统计量是最有效的检验统计量,在相同参数设置下其既能保证犯第一类错误的概率最接近显著性水平,又能使得功效达到最大;其他四种检验统计量在控制第一类错误与保证检验功效方面都存在一定的不足。

关键词：优势比逆抽样假设检验第一类错误检验功效蒙特卡洛模拟

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