β-统计收敛与收敛的关系

利用β-统计收敛说明统计收敛、A-统计收敛、缺项统计收敛、λ-统计收敛及强统计收敛分别是β-统计收敛的特殊形式,并分别给予测度刻画.考察β-统计收敛与一般序列收敛之间的关系,得到统计收敛、λ-统计收敛及强统计收敛与收敛之间的等价描述.     

事业单位统计培训如何注重人员层次

新时期,事生单位的统计培训工作越来越重要.统计在服务社会经济的发展过程中具有特殊的作用,然而现代统计对统计员提出了新的要求,统计教育培训工作成为提高统计队伍素质的重要方式.该文主要探讨事业单位统计培训工作中如何注重人员层次,并提出相关的措施.     

水务管理统计指标体系及评价方法研究

城乡水务一体化在我国是一种全新的管理体制,水务一体化管理统计是国家水利统计的一项工作.作为水务行业管理的基础手段,水务统计可以全面反映全国城乡水务一体化管理状况,汇总基础数据,辅助领导决策.在遵循指标设计原则的基础上,确定了水务一体化管理统计指标体系.根据全国水务统计年报,制定水务统计指标评价标准.使用层次分析法将统计指标分为3层,逐层计算比较得到各指标的权重值.选取河北省和重庆市作为典型进行水务管理统计指标评价,并对评价结果进行分析.     

浅谈市场经济条件下的企业统计

企业统计具有极其重要的作用.转变观念,求实创新,建立与市场经济相适应的统计工作制度,采取灵活多样的统计方法,强化企业统计工作,对企业准确决策、提高管理效益具有至关重要的作用.     

统计信息网络化的安全防范

如何保障统计信息的安全是网络时代统计工作面对的新课题.本文分析了网络时代统计信息方面的不安全因素,有针对性地提出了保障网络时代统计信息安全的措施.     

一种相依极小p值统计量概率分布的近似计算方法

极小p值统计量常用于多重检验问题,其显著性在各个检验不独立的情形下计算复杂度过高.在单个假设的检验统计量联合服从多元正态分布,且检验统计量之间非负相关的假设下,检验统计量之间的相关系数的均值可以作为检验统计量相关性的度量.基于这个度量给出了一个计算极小p值统计量的分布函数的近似方法.模拟结果表明该方法计算简便,具有较高的逼近精度.     

概率统计观念形成中的思维障碍分析

概率统计的研究对象是随机现象.概率统计思维的本质在于:对随机事件发生的频繁程度定量化,在不确定的情景中作出良好判断.正是其思维方法别具一格,学生理解概率显得很复杂、很困难.通过对具体概率统计问题常见错误的分析,发现概率统计观念形成中的思维障碍,提出概率统计教学中应关注的方面.     

湖南省体育产业统计机制的发展与保障

体育统计工作的缺失使得体育产业整体状况和发展动态模糊不清,也造成体育产业决策和相关政策的制定缺乏权威依据.具体表现为：目前湖南还没有权威的体育产业统计数据;体育产业统计工作缺乏实效性和可操作性;体育产业统计体制不健全.体育产业要快速发展,必须在体育产业统计实施与保障中,政府加强对体育产业统计工作的重视;进一步明确体育产业统计的分工实施,提高统计质量的权威性;抓好对体育产业统计数据的深度分析和发布;扎实推进基层体育统计规范化建设和管理实施细则.     

新时期医院统计职能的转变与拓展

统计工作是医院领导决策的依据,转变拓展医院统计职能是新形势下医院发展的需要.本文结合医院实际就医院统计职能转变、医院统计职能的拓展问题浅谈几点体会.     

做好图书馆统计工作,提高图书馆科学管理水平

高校图书馆的业务统计是图书馆工作的重要组成部分.从统计工作中,能够了解图书馆的现状和未来.以南京理工大学图书馆为例,分析了图书馆统计工作内容和作用,并提出了如何做好图书馆的业务统计工作,从而提高图书馆的科学管理水平.     

指数分布下的产品可靠性检验

对于失效时间遵从指数分布,提出了全样本下可靠性抽样检验方案的统计方法.质量统计是不可靠度的极大似然估计的严格增加函数,利用卡方分布和渐近正态分布样本量和接受常数可被近似确定.     

左截断右删失数据中泊松分布的贝叶斯推断

研究了左截断右删失数据中泊松分布的贝叶斯推断问题。主要给出了参数的极大似然估计和贝叶斯估计,同时给出了相应的置信区间。最后给出了贝叶斯推断的随机模拟检验,通过检验发现:在小样本的情况下,贝叶斯估计精度比极大似然估计的精度高一些,而在大样本的情况下,这2种估计的精度相差不大。在置信区间的构造方面,不论是小样本还是大样本,最大后验密度置信区间确实比传统的置信区间有效。     

离散样本数据的多峰分布测度及其应用

在描述样本数据多峰分布现象的基础上,定义了用样本数峰值之间的凹陷区域面积测度表征离散样本数据多峰分布程度的统计指标,给出了多峰分布度的计算方法。提出了在多样本组中识别具有多峰分布形态的样本组和测度该样本组多峰分布度的步骤。以一个具有多峰分布形态的离散样本组为实例,阐述了多峰分布度在数理统计中的应用,分析了造成多峰分布的原因和解决办法,提高了样本的统计指标性能。     

二项分布的几种经验Bayes估计方法

讨论了4种二项分布的经验贝叶斯估计,并通过实例比较了这4种方法的优缺点.其中参数化方法缺点是要注意先验分布的选择;最小熵方法的缺点是只能采用数值解法;线性经验贝叶斯方法的优点是不需求出先验分布,结果简明,便于应用,缺点是需要估计局限于样本x的线性函数;条件期望法的优点是不必考虑先验分布的类型、参数等,只需要有充分多的“经验”样本.     

维修性小子样验证中先验信息的融合方法

研究了在Bayes小子样验证方法中多源先验信息的融合问题。由于维修时间取值具有跳跃性大、范围较宽的特点,采用随机加权法将先验信息表示为先验分布。分别提出了基于均值和基于样本量的先验分布权重因子,在此基础上,建立了基于质量因子计算先验分布权重的模型。通过计算综合先验分布与假设的正态分布的概率密度误差,对其融合后为正态分布的假设进行了检验,同时也提出了准确计算分布模型参数的方法。通过某舰船装备维修性先验信息融合的实例表明了方法的有效性及准确性。     

结构性能指标值的小样本分析及其应用

由于土木工程结构的特点,对性能指标所能获取的实测值一般都很少.常规统计分析中的方法不再完全适用,因此需要考虑进行专门的小样本分析.本文给出了小样本情况下的正态性检验方法,对服从正态分布的小样本研究了均值和标准差的区间估计问题,对假设服从均匀分布的小样本给出了参数的确定方法,并探讨了小样本情况下显著性水平a的选取问题.随后,以结构频率的计算为例,具体说明了本文方法在提高结构性能分析的准确性和合理性方面的应用.     

基于样本集质量的建筑能耗预测机器 学习算法选择及参数设置

使用机器学习算法对建筑能耗进行预测正逐渐成为建筑设计初期重要的决策辅助工具,机器学习算法的选择及其参数设置一直是机器学习领域研究的热点和难点。但现有研究大多从算法原理角度进行预测模型的选择及参数设置,训练样本集的特征信息未得到充分利用。为此,提出一种以样本量及样本分布特征为出发点的样本集质量分类方法,针对不同质量样本集测试不同机器学习算法的学习性能,制定不同质量样本集的算法选择及参数设置策略。分析样本特征与算法性能之间的关系,为建筑设计提供有效指导。     

Bootstrap在零膨胀泊松回归模型检验中的探索

根据零膨胀计数数据的特点,将Bootstrap统计技术运用到零膨胀泊松回归模型的置信区间计算及参数假设检验。通过计算机模拟,得到：第一,当样本量较小时,Bootstrap对参数估计进行假设检验的结果更为保守;第二,Bootstrap的学生氏置信区间优于零膨胀泊松回归模型的区间估计。     

索赔次数的贝叶斯预测与信度近似

该文先对保单的索赔次数建立了贝叶斯模型; 然后,根据样本分布和先验分布已知或未知分3种情形讨论了索赔次数的贝叶斯预测及信度预测,并给出了结构参数的估计方法; 最后,通过数值模拟的方法对3个预测的均方误差和收敛性进行了比较.     

分组数据场合指数分布参数的渐近置信估计

利用指数分布的若干个样本分位数,建立线性回归模型,由获得的广义最小二乘估计的渐近正态性,得到分组数据场合分布参数的渐近置信估计.在样本足够大的情况下,该方法简单有效.