排序集抽样下总体参数的修正似然比检验方法

基于排序集样本讨论了总体参数的修正似然比检验,并进一步比较了该检验与传统的似然比检验在参数空间上的功效,从假设检验的两类错误角度说明了基于排序集样本的修正似然比检验的优良性.     

基于排序集样本和双辅助变量的比率估计改进方法

基于排序集样本和双辅助变量建立总体均值的改进比率估计量,研究了估计量的偏差和均方误差,并从理论上比较了两种抽样方法下的估计效率,最后借助随机模拟和实际例子分析了比率估计方法的有效性.结果表明,利用双辅助变量的改进比率估计精度明显高于简单随机抽样或者单辅助变量比率估计.     

优化的灰色模型在工业电耗定额预测中的应用

制定准确的单耗定额是促使企业提高用电效率的有效途径,传统的灰色预测模型只能反映单耗的总体变化趋势,不能反映单耗随季节的波动特征,为此,基于月调节系数提出了优化的灰色预测模型,算例表明,与传统的预测方法相比,优化的预测方法提高了预测的精度,使企业月单耗定额的制定更为合理、科学.     

独立学院大学生创新意识和实践能力培养初探

独立学院作为现代教育的一种新生事物,应该结合自身的特点,以培养学生的创新思维,增强他们的创新意识和实践能力为重点,培养同21世纪我国建设创新型社会要求相适应的,具有全面素质和综合职业能力的,直接在生产、服务、技术和管理第一线工作的应用型专门人才和劳动者。     

排序集抽样下两样本相关参数的修正极大似然估计

排序集抽样是一种提高抽样效率的有效方法。然而,实际排序中不可避免会出现误差。这会对极大似然估计的结果造成一定的偏倚。文章基于排序集样本对传统的极大似然估计方程进行修正,讨论了修正的极大似然估计的性质,并进一步从渐进方差的角度说明了这一估计较传统方法更稳健。     

我国人均水资源量的灰色-加权Markov动态预测分析

引入灰精度指标,基于加权马尔可夫链理论对灰色模型进行改进,并以2000—2011年我国人均水资源量为基础,建立预测模型进行实证分析.结果表明,与传统的灰色预测相比,平均相对误差由15.94%降低为4.05%,较好地提高了预测的精度.     

总体均值的分别比率估计方法改进及应用

辅助信息可以在抽样设计和估计量设计两个阶段同时使用,在分层抽样下采用排序集样本代替随机样本,以辅助变量的多个指标线性组合为辅助信息,改进了总体均值的分别比率估计方法,计算了估计量的近似偏差和均方误差,比较了两种不同抽样方法下比率估计的精度.结果表明,改进的分别比率估计均方误差较小.最后借助随机模拟和算例分析进一步验证了结论的可靠性.     

化归转化思想在曲线与曲面积分教学中的应用

化归转化是一种重要的数学思想方法,在高等数学的实践教学中,我们将这一思想方法应用到第二曲线积分概念与曲面积分计算以及重要积分公式中,进一步加深学生对这部分内容的理解和掌握。     

灰色马尔可夫模型在城市电力消费预测中的应用

传统的灰色预测模型只能反映月用电量的总体变化趋势,不能反映月用电量随季节的波动特征.为此,基于马尔可夫理论提出了灰色马尔可夫修正预测模型,研究了同时考虑两种趋势的城市月用电需求的预测问题.算例表明,与传统的预测方法相比,灰色马尔可夫修正的预测方法较好的提高了预测精度.     

中位数排序集抽样下总体均值的比率估计方法

分析了中位数排序集抽样下总体均值的比率估计方法,证明了该估计量具有渐进无偏性,并讨论了两种抽样方法下估计量的相对效率.算例表明,在总体分布为正态分布的情况下,基于中位数排序集样本的比率估计比随机抽样下的比率估计效率高.