一类随机变量序列关于Г-分布的强偏差定理

引进似然比作为非负连续型随机变量序列相对于服从Г分布的独立随机变量序列的偏差的一种度量，并通过限制似然比给出了样本空间的一个子集，在此子集上运用鞅方法得到了任意非负连续型随机变量序列的一类用不等式表示的强极限定理，将任意随机变量序列关于乘积分布的强偏差定理从离散状态空间推广到连续状态空间．作为推论得到了任意非负连续型随机变量序列关于指数分布，厄兰分布以及X^2分布的强偏差定理以及服从Г-分布的独立随机变量序列的一族强大数定律．     

随机利率下时间盈余模型的破产概率

本文首先介绍了文献[3]在一般化破产模型基础上构造的时间盈余模型，并进一步讨论了此模型下的具有随机利率因素的破产概率，使得相应的破产概率更具实际意义。     

动态的 SDN 网络流量模式增量学习算法

针对基于人工神经网络的流量统计特征学习算法在动态适应性和可扩展性等方面尚显不足.提出了一种基于增长型自组织映射(GSOM)的增量学习算法,对软件定义网络(SDN)数据平面交换机的流表统计信息进行持续学习,动态获取网络流量的GSOM神经网络模型.基于DARPA99数据集的实验结果表明:所提出的算法能够通过学习确认安全的SDN流量,获得稳定、可塑的流量模式,对异常流量也有较高的敏感度.     

应用型本科高校经管专业统计学教学实证分析 ——以莆田学院为例

针对应用型本科高校统计学教学效果不佳的现状,在莆田学院经管类专业展开问卷调查,并采用问卷数据进行实证分析。统计分析发现,学生对统计学的使用性认知有限、努力程度不足,统计学教学和考核偏理论、缺乏实际应用等问题。因子分析表明,影响教学效果的多个变量可降维为教师教学水平、学生学习投入、专业联系度、实践教学和教材适用度5个因子。回归分析表明,这5个公因子对教学效果均存在显著影响。最后,提出相关建议:提高教师教学水平、改变学生对统计学使用性的认知、增加实践学时等。     

基于随机概率密度演化的结构-TMD参数优化

基于地震载荷随机性的事实,以及传统的采用特定地震波研究结构控制条件具有严重缺陷的问题,本文提出以结构最大层间位移作为控制指标,基于概率密度演化理论,采用改进遗传算法对TMD参数进行优化的设计方法.该方法结合改进遗传算法以及概率密度演化方法,充分考虑了随机性对结构影响的本质,根据随机载荷下结构-TMD控制体系中结构层间位移响应和动力可靠度的前后对比,说明优化方法的优越性.以三层剪切型混凝土框架结构-TMD参数优化为例,验证所提方法的正确性,为随机激励下的多自由度结构-TMD系统优化设计提供了一条新的解决途径.     

硬化非高斯结构响应首次穿越的Monte Carlo模拟

在对比分析已有硬化非高斯模型(Winterstein硬化模型、Ding和Chen模型)的基础上,提出了一个基于Zhao和Lu模型的新硬化非高斯模型.新模型预测偏度和峰度的误差比既有硬化模型小,且最大误差分别为0.311和0.479,表明新模型具有良好的精度;同时新模型扩展了Zhao和Lu模型的适用范围.最后运用新硬化模型模拟硬化非高斯过程样本,发展了硬化非高斯结构响应首次穿越的Monte Carlo模拟方法.数值算例验证了本文方法用于硬化非高斯结构响应首次穿越失效概率计算有较高的精度;杭州新火车东站大跨屋盖以及南水北调工程渡槽结构工程实例说明了本文方法的使用过程.     

混凝土湿喷台车臂架振动模态分析

以国内某公司喷浆台车SPTC25为研究对象,首先利用陀螺仪和加速度传感器在施工现场进行动力学测试,采集到关于臂架在实际施工时的角速度和加速度的时间历程曲线。然后通过数据处理和分析计算,得到臂架在仰俯工况下的振动频率和振幅,分别为1.18 Hz和0.092 m,回转工况下的振动频率和振幅分别为0.98 Hz和0.073 m。其次,对湿喷台车臂架建立了准确的有限元模型,并且进行了模态仿真分析,得到前三阶模态的固有频率和振型。结合隧道施工时的实际操作数据统计,最终得出结论,臂架在施工过程中长时间处于共振状态,使得振幅过大,这是臂架疲劳开裂的主要原因,也为后续湿喷台车臂架的研发和优化提供了新的分析思路。     

Can the behavioral sciences self-correct? A social epistemic study

Advocates of the self-corrective thesis argue that scientific method will refute false theories and find closer approximations to the truth in the long run. I discuss a contemporary interpretation of this thesis in terms of frequentist statistics in the context of the behavioral sciences. First, I identify experimental replications and systematic aggregation of evidence (meta-analysis) as the self-corrective mechanism. Then, I present a computer simulation study of scientific communities that implement this mechanism to argue that frequentist statistics may converge upon a correct estimate or not depending on the social structure of the community that uses it. Based on this study, I argue that methodological explanations of the “replicability crisis” in psychology are limited and propose an alternative explanation in terms of biases. Finally, I conclude suggesting that scientific self-correction should be understood as an interaction effect between inference methods and social structures.     

基于统计数据模型的优秀教练评判的影响因素分析

利用模糊综合评价的方法,根据美国大学教练统计数据的特征分析,从教练的执教胜率,执教年数和获得荣誉等因素来综合评价教练的排名,并运用灵敏度分析的方法分析了各项指标对评判结果的影响因素.     

States of ignorance and ignorance of states: Examining the Quantum Principal Principle

Earman (2018) has recently argued that the Principal Principle, a principle of rationality connecting objective chance and credence, is a theorem of quantum probability theory. This paper critiques Earman's argument, while also offering a positive proposal for how to understand the status of the Principal Principle in quantum probability theory.