Walras均衡点的通有稳定性

首先将Walras均衡定理的条件削弱，根据削弱的Walras定理，我们定义了Walras均衡点，讨论了Walras均衡点的通有稳定性。  

拓扑半格中的Nash平衡定理

基于Horvath关于序拓扑空间中所给出的拓扑半格的框架结构，利用拓扑半格中的不动点定理，给出了序拓扑空间中的n-非合作广义对策Nash平衡点的存在性定理。  

支持向量机在地统计学中的应用研究——以土壤重金属砷的空间分布及其对农产品安全生产的影响为例

重金属砷广泛存在于地壳中,它的开采及使用造成了对农田土壤的污染,进而危害人体健康.Kriging地统计学方法是解决基于少量样本估计大面积内物质异质性分布的主要手段.但是由于传统的Krining方法对变异函数的拟合的主观性和局限性影响对物质分布的估计.为解决这一问题,引入了支持向量机(SVM)方法对变异函数进行拟合并将这一方法应用于对农田土壤重金属砷的分布的估计,即基于在目标地块实地取样获得的少量数据来估计砷在农田内的分布,结果表明:SVM回归的拟合优度为0.944,高于其他两种传统方法的拟合优度(0.842,0.744);基于该拟合函数计算的验证样点估计值与实测值的平均相对误差为4.75％;砷在目标地块内呈异质性分布.为了研究土壤砷的分布对农产品安全生产的影响,根据文献提供的实验数据建立了9种蔬菜对重金属砷的富集模型,据此建立了农产品安全生产的风险评价模型.评价结果表明,如果在目标地块中种植9种蔬菜,其中8种蔬菜是无风险的,即风险值p=0.然而,尽管整个目标地块土壤砷含量低于《土壤环境质量标准》[14]的土壤二级标准,9种蔬菜中仍有一种蔬菜(青菜)的产品是完全超标的,即风险值p=1.因此,单纯用土壤重金属含量来评价农田土壤并不能很好地反映农田土壤污染对人类的影响.  

多类型复发事件数据下一类半参数变换模型

本文基于多类型复发事件数据,提出了一类半参数变换模型,该模型包含了一些重要的半参数模型。利用广义估计方程的思想,对模型中未知参数和非参数函数进行了估计,并证明了估计的相合性和渐近正态性。  

随机效应模型的复合分位数回归估计

在纵向数据处理中,随机效应模型是使用频率非常高的模型之一。本文主要采用复合分位数回归估计的方法,在对其参数进行估计的同时,证明了此估计渐近正态性。经模拟研究,比对了中位数回归估计、传统最小二乘估计和复合分位数回归估计三种估计的精度,模拟结果显示,在样本有限的情况下,本文所提出的方法对随机效应模型的参数估计是有效的,尤其当模型误差项不遵循高斯分布时,复合分位数回归估计的实用性是明显的。  

ARIMA乘积季节模型在我国麻疹发病预测中的应用

为了了解我国麻疹月发病数变化规律,预测其变化趋势,为麻疹的防控与监测提供决策依据,主要采用2004年1月至2018年8月我国麻疹月发病数据,利用图示法和单位根检验判断序列是否平稳,根据差分后的平稳序列作出的ACF图和PACF图估计模型中的待估参数,以最小信息量准则(an information criterion,AIC)值最小为最优模型选择标准,以绝对误差、相对误差来评价模型精度,最终建立的模型为ARIMA(1,0,1)×(0,1,2)_(12),利用此模型做短期预测,预测得到的结果可为我国更好地制定麻疹预控方案和评估麻疹防控及监测效果提供科学参考依据。