检索结果-内蒙古大学图书馆

统计与决策 2021年第2期37卷 20-24页

作者：刘展潘莹丽涂朝凤张梦湖北大学数学与统计学学院武汉430062 湖北大学应用数学湖北省重点实验室武汉430062

随着网络调查与大数据的发展,非概率样本受到越来越多的关注和重视,然而非概率样本存在入样概率和权数未知的问题,为了充分利用信息,如何将非概率样本和概率样本结合,利用混合样本推断总体成为一个热点问题。基于此,文章提出将概率样本... 详细信息

随着网络调查与大数据的发展,非概率样本受到越来越多的关注和重视,然而非概率样本存在入样概率和权数未知的问题,为了充分利用信息,如何将非概率样本和概率样本结合,利用混合样本推断总体成为一个热点问题。基于此,文章提出将概率样本与非概率样本混合,从同时计算权数和分别计算权数两条思路出发,结合倾向得分来构造非概率样本的伪权数,并利用混合样本来推断总体。模拟与实证研究表明:提出的两种混合样本推断方法所得的总体均值估计的绝对偏差、方差与均方误差都比仅基于概率样本的总体均值估计小,并且相对于分别计算权数估计总体均值的方法,同时计算权数估计总体均值的方法效果更好。

关键词：倾向得分匹配法伪权数混合样本概率样本非概率样本

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经济新常态下商业银行风险预警指标体系构建

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统计与决策 2018年第23期34卷 160-163页

作者：刘松林王晓娟王赛湖北大学数学与统计学学院武汉430062 湖北大学应用数学湖北省重点实验室武汉430062

经济新常态的时代背景下,商业银行风险管理再次成为人们关注的焦点。适宜的风险预警指标体系是商业银行风险管理工作的关键,而早期的风险预警指标体系已然不适用我国的实际情况。文章综合考虑了宏观经济、银行系统还有行业冲击层面的影... 详细信息

经济新常态的时代背景下,商业银行风险管理再次成为人们关注的焦点。适宜的风险预警指标体系是商业银行风险管理工作的关键,而早期的风险预警指标体系已然不适用我国的实际情况。文章综合考虑了宏观经济、银行系统还有行业冲击层面的影响,构建了一个商业银行全面风险预警指标体系,进而引用拉开档次法和相对熵组合赋权确定商业银行预警指标的权重,最后以我国16家上市商业银行为例进行分析,结果表明构建的风险预警指标体系是有效的。

关键词：商业银行风险预警指标体系拉开档次法相对熵组合赋权

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大数据背景下企业电力用户负荷特性分析

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统计与决策 2018年第8期34卷 186-188页

作者：孙源臧婷婷姜峰湖北大学数学与统计学学院武汉430062 湖北大学应用数学湖北省重点实验室武汉430062

电力系统必须维持发电设备生产的电能与各类用户所需要的电能相平衡,如果这种平衡状态被打破,就会出现电能过剩或者不足的现象,因此研究不同电力用户的负荷特性是十分必要的,特别是在如今大数据时代背景下更是如此。文章选取冀北五地市... 详细信息

电力系统必须维持发电设备生产的电能与各类用户所需要的电能相平衡,如果这种平衡状态被打破,就会出现电能过剩或者不足的现象,因此研究不同电力用户的负荷特性是十分必要的,特别是在如今大数据时代背景下更是如此。文章选取冀北五地市黑色金属冶炼及压延工艺、黑色金属矿采、非金属矿物和金属制品四个重点行业的电力大客户的每天96个点的日负荷数据,对他们的用电负荷特性进行聚类分析,通过负荷特性深入了解其用电行为。

关键词：负荷特性大数据缺失值线性插值 K-means聚类

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基于SCAD惩罚回归的异常值检测方法

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统计与决策 2022年第4期38卷 38-42页

作者：潘莹丽刘展宋广雨湖北大学数学与统计学学院武汉430062 湖北大学应用数学湖北省重点实验室武汉430062

异常值检测方法研究是当今数据分析领域的一个热门问题。传统的基于模型的异常值检测方法,往往是先对模型中的参数进行估计,再检测异常值,但是异常值的存在会影响参数估计值,从而使得异常值检测结果不可靠。文章基于线性回归模型,引入... 详细信息

异常值检测方法研究是当今数据分析领域的一个热门问题。传统的基于模型的异常值检测方法,往往是先对模型中的参数进行估计,再检测异常值,但是异常值的存在会影响参数估计值,从而使得异常值检测结果不可靠。文章基于线性回归模型,引入异常值识别变量,提出线性均值漂移模型。在进行低维数据异常值检测时,对漂移项施加SCAD惩罚,利用坐标下降算法同时进行参数估计和异常值检测;在进行高维数据异常值检测时,对模型参数和异常值识别变量分别施加SCAD惩罚,利用坐标下降算法同时进行参数估计、变量选择和异常值检测。基于线性均值漂移模型,采用SCAD惩罚回归的思想设计坐标下降算法,消除了低维和高维数据中异常值的存在对参数估计带来的不利影响。

关键词：异常值检测线性均值漂移模型 SCAD惩罚坐标下降算法

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带有缺失协变量的分位数回归模型的参数估计

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统计与决策 2021年第11期37卷 21-25页

作者：潘莹丽刘展宋广雨湖北大学数学与统计学学院武汉430062 湖北大学应用数学湖北省重点实验室武汉430062

数据挖掘的常用方法是回归分析,传统的回归分析仅可由自变量估计因变量的条件期望,分位数回归可由自变量估计因变量的条件分位数。在实际应用中,常会因为某些原因导致数据缺失,这些数据不可盲目删除或丢弃,否则会造成有偏的估计。在分... 详细信息

数据挖掘的常用方法是回归分析,传统的回归分析仅可由自变量估计因变量的条件期望,分位数回归可由自变量估计因变量的条件分位数。在实际应用中,常会因为某些原因导致数据缺失,这些数据不可盲目删除或丢弃,否则会造成有偏的估计。在分位数回归模型下,文章以缺失数据为研究对象,主要解决两个方面的问题:一是利用逆概率加权的方法设计权重,通过构造加权的估计函数调整协变量随机缺失对参数估计造成的影响;二是设计Proximal-ADMM算法对模型参数进行估计。模拟与实证研究表明:采用Proximal-ADMM算法对带有缺失数据的分位数回归模型进行参数优化,所得估计量是无偏的。

关键词：分位数回归随机缺失逆概率加权

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Nonderotary矩阵

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数学的实践与认识 2018年第5期48卷 241-247页

作者：徐运阁陈媛湖北大学数学与统计学学院应用数学湖北省重点实验室

Nonderotary矩阵是一类重要的矩阵，将从相似标准形、中心化子、相似类维数等角度刻划这类矩阵的性质，证明矩阵A是Nonderotary当且仅当与A可交换的所有矩阵都可以写成A的多项式，当且仅当A的相似类的维数最大．

关键词： Nonderotary 矩阵中心化子相似类相似标准形

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基于缺失数据的Logistic模型的分布式优化方法

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统计与决策 2020年第22期36卷 23-26页

作者：潘莹丽刘展蔡雯湖北大学数学与统计学学院武汉430062 湖北大学应用数学湖北省重点实验室武汉430062

随着互联网、物联网和云计算的高速发展,数据呈现"爆炸式"增长趋势,然而,各类信息的大量流通使我们无法获得完整的数据。如何快速、高效地处理缺失数据是我们面临的一大挑战。在大数据背景下,文章将数据分别存储在不同的子机... 详细信息

随着互联网、物联网和云计算的高速发展,数据呈现"爆炸式"增长趋势,然而,各类信息的大量流通使我们无法获得完整的数据。如何快速、高效地处理缺失数据是我们面临的一大挑战。在大数据背景下,文章将数据分别存储在不同的子机器中,结合分布式优化方法,对协变量随机缺失的指示变量建立Logistic模型,并基于该模型提出一个替代似然函数来进行参数估计。模拟和实证研究结果表明,所提出的基于替代似然函数的分布式优化方法优于基于平均思想的OneShot方法。

关键词：大数据随机缺失 Logistic模型替代似然函数分布式优化

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基于超总体伪设计与组合样本的候选者数据库网络调查的推断研究

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应用概率统计 2019年第3期35卷 221-232页

作者：刘展潘莹丽湖北大学数学与统计学学院应用数学湖北省重点实验室

候选者数据库网络调查的推断问题是网络调查发展中迫切需要解决的问题.基于此,提出基于超总体伪设计与组合样本的非概率抽样推断方法:对网络候选者数据库的调查样本建立超总体模型来构造伪权数,并根据网络候选者数据库的调查样本和概率... 详细信息

候选者数据库网络调查的推断问题是网络调查发展中迫切需要解决的问题.基于此,提出基于超总体伪设计与组合样本的非概率抽样推断方法:对网络候选者数据库的调查样本建立超总体模型来构造伪权数,并根据网络候选者数据库的调查样本和概率样本的组合样本计算总体均值的估计,最后根据超总体模型的方差估计理论推导出目标总体均值估计的方差估计式,同时采用Bootstrap与Jackknife方法来估计总体均值估计的方差,并比较不同方差估计方法的效果.研究结果表明:基于超总体伪设计与组合样本的总体均值估计效率高于仅使用概率样本的估计和仅使用网络候选者数据库的调查样本加权的估计,估计效果较好;方差估计方面,采用VM1、VM2与VM3方法计算的方差估计相比而言更好.

关键词：超总体伪设计组合样本网络候选者数据库非概率抽样

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基于有向加权网的开源社区协作偏好行为分析

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软件导刊 2025年第05期 107-114页

作者：曾星罗丽游兰黄子祎王伟金红湖北大学计算机学院华东师范大学数据科学与工程学院大数据智能分析与行业应用湖北省重点实验室(湖北大学) 智能感知系统与安全教育部重点实验室(湖北大学)

在开源软件开发中，开发者协作网络动态分析对理解和优化项目进展至关重要。目前针对开发者协作网络的研究大多数依赖于无向图模型，对于开发者间协作网络方向性及权重的分析较为粗糙。因此，通过构建开发者角色有向加权协作偏好网络，... 详细信息

在开源软件开发中，开发者协作网络动态分析对理解和优化项目进展至关重要。目前针对开发者协作网络的研究大多数依赖于无向图模型，对于开发者间协作网络方向性及权重的分析较为粗糙。因此，通过构建开发者角色有向加权协作偏好网络，重点研究以下两个问题：一是不同类型开发者间的协作偏好及其随软件版本的演化规律；二是角色变迁如何影响开发者的协作偏好。实验分析结果表明，核心开发者最初主要与核心开发者协作，但随着软件版本演化转向与过渡开发者协作；初级开发者始终偏好于与核心开发者合作；过渡开发者的协作对象随项目阶段变化。通过进一步观察发现，角色变迁显著影响开发者的协作偏好，表明开源软件项目中的协作模式具有显著的动态性和复杂性。

关键词：开发者协作网络有向加权图协作偏好角色变迁软件开发

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具有极大非线性复杂度的有限长二元序列的k-错非线性复杂度

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系统科学与数学 2023年第10期43卷 2693-2713页

作者：孙志敏曾祥勇梁思诚陈智雄湖北大学网络空间安全学院湖北省应用数学重点实验室武汉430062 湖北大学数学与统计学学院湖北省应用数学重点实验室武汉430062 莆田学院福建省金融信息处理重点实验室莆田351100

k-错非线性复杂度是用来度量序列非线性复杂度稳定性的一个重要指标.对具有极大非线性复杂度的有限长二元序列,完全确定了k-错非线性复杂度为0的序列数目,给出了k-错非线性复杂度为1的序列数目下界.此外,得到了k-错非线性复杂度不超过... 详细信息

k-错非线性复杂度是用来度量序列非线性复杂度稳定性的一个重要指标.对具有极大非线性复杂度的有限长二元序列,完全确定了k-错非线性复杂度为0的序列数目,给出了k-错非线性复杂度为1的序列数目下界.此外,得到了k-错非线性复杂度不超过某个给定值的序列数目下界.

关键词：二元序列非线性复杂度 k-错非线性复杂度

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