线性规划模型解的判定

从线性规划模型解的存在性分析，线性规划模型存在“有解”和“无解”两种情况．“有解”指有最优解，即有可能存在唯一最优解也有可能存在无穷多最优解；“无解”即无可行解或存在无界解(无最优解)．唯一最优解、无穷多最优解、无可行解和无界解的判定是线性规划模型求解过程的主要组成部分．     

Excel软件在高职数学试卷分析中的应用

本文利用Excel软件可以实现对试卷的难度、区分度、考试信度、成绩分布的正态性检验进行分析。对高职数学试卷进行系统分析是一项重要的工作,通过试卷分析,做出试卷的出题质量、考试效果、数据的可靠程度、考生学习成绩区分等等的准确评估,为进一步高职数学教改提供理论依据。     

多元回归分析方法应用实证分析与比较

利用多元统计分析的线性回归分析理论,首先对糖尿病临床采集数据进行相关分析,了解因素之间的相关关系,其次分别采用线性回归的前进法、后退法、逐步回归分析方法,探讨糖尿病病人胰岛素每日注射初始剂量与其影响因素之间的线性关系.根据回归方程调整相关系数、AIC准则等,对比选择最优应用回归模型,确定胰岛素用量及其主要影响因素血糖、尿蛋白的回归模型,对医生临床治疗提供参考.     

一种新的最大风速分布函数

本文提出以Edgeworth分布函数作为最大风速分布函数,通过对我国廿五个有代表性的省、市地区最大风速实测资料进行统计计算,又经柯尔莫哥洛夫(КОЛМОΓОРОВ)拟合优度准则检验,证明Edgeworth分布函数较“荷载规范”1985年修订稿所采用的最大风速分布函数——极值Ⅰ型分布有较大的改进。     

基于VAR模型的辽宁省经济增长波动分析

通过建立向量自回归模型，运用脉冲响应函数和预测方差分解的方法对辽宁省宏观经济系统中经济增长的波动情况进行实证分析．研究结论表明：辽宁省经济发展基本符合出口导向型增长假说，影响辽宁省宏观经济波动的变量中，出口额占主要地位，长期上看GDP变化对其响应显著为正，且方差分解中来自出口的新息对GDP波动的贡献也最大．因此，目前加速辽宁省宏观经济增长的有效途径是实施出口导向型战略，在振兴东北老工业基地的基础上大力发展现代化工业并逐步扩大出口。     

区域人力资本与经济增长关系的评价研究——以重庆为例

构建了人力资本水平的综合评价指标体系以及人力资本与经济增长关系的评价模型,在此基础上利用主成分分析测算出重庆人力资本的综合水平,运用计量经济方法,论证了重庆人力资本与经济增长之间存在长期的协整关系,从而通过对模型的协整分析揭示了重庆目前人力资本水平与经济增长之间的关系,指出了重庆经济发展中的不足,并据此提出了相应的政策建议.     

基于VAR模型的汇率变化与中国进出口贸易关系的实证分析

基于人民币汇率变化对进出口贸易影响的理论分析,选取2005年第4季度到2014年第1季度人民币汇率与进出口贸易的季度数据,经过平稳性、协整关系等计量经济学检验,建立VECM模型,从长期均衡的角度分析了汇率与进出口贸易总额的长期弹性,并通过误差纠正机制考查了偏离均衡路径后回复到均衡路径的短期调整速度。根据实证分析结果提出了促进中国对外贸易健康发展的相关建议。     

深市波动率特征分析

股价与成交量是股市中的两个重要变量,研究股票市场的波动率,掌握股票市场的主要波动性特征,进而有效管理市场,具有重要的理论意义和实践价值.采用计量经济分析技术,采集深市交易数据,分析了深市日收益率序列和波动率序列的每周不同天效应和记忆性.分析认为,深市日收益率序列不存在每周不同天效应,但存在1～2星期的记忆性;波动率序列则存在每周不同天效应和持续性;同时,交易量对波动率具有很好的解释作用,而波动率则不对交易量具有解释作用.     

Copula函数在金融市场上的应用

文章根据非参数蒙特卡罗检验法,选择合适的Copula函数将其应用于我国基金市场的风险度量,进行Monte Carlo模拟计算投资组合的VaR;并将Copula方法的计算结果与传统的正态假设模拟结果进行比较,表明Copula方法对金融风险的度量要明显优于正态方法。     

有杆抽油系统故障递阶诊断的故障分辨研究

有杆抽油系统工况极其恶劣,发生故障的概率较高。针对有杆抽油系统的特点及其故障诊断目前存在的问
题,提出基于示功图的有杆抽油系统故障递阶诊断法,该方法分为故障分辨和故障识别两个阶段,即首先在故障分辨
阶段根据正常（或平稳状态）样本的统计规律把示功图分为故障类和非故障类;然后采用基于示功图的有杆抽油系统
故障识别的搜索树方法,对故障样本进行故障类型的识别。它提高了故障诊断系统的故障诊断性能,且不需要建立和
求解有杆抽油系统力学模型,也不存在训练集问题,并能反映出有杆抽油系统自身的基本特征。故障分辨过程包括：
在训练阶段,t 检验剔除异常数据后,通过X2拟合优度检验确定样本的随机分布形式及其参数,进而计算出正常区域
和故障区域;在分辨阶段,根据测试样本是否有特征量落入故障区域来判断其分类。实例表明故障分辨过程能从大量
的数据中筛选出故障样本,分辨的正确率比较高;训练样本的统计规律能反映油井实时的生产状况。