左截断右删失数据下尺度参数与协变量相关时广义指数分布的估计及应用

在左截断右删失数据类型下,当时间变量T服从广义指数分布时,针对尺度参数是否受协变量影响建立两种模型,并用极大似然估计法给出参数估计,用Newton-Raphson算法求解参数估计.将两种模型分别应用到变压器寿命数据集和Channing house数据集中,得到了其生存函数和风险函数.     

基于神经网络分位数回归的行业成本预测研究

针对成本在经济学系统中变化的非对称,与其影响因素之间的非线性关系,提出采用神经网络分位数回归法来研究成本与各影响因素之间的联系,并进行成本预测;该方法不仅可以通过神经网络结构模拟经济系统中非线性关系,还可以通过分位数回归功能揭示各影响因素对成本整个条件分布的影响规律;通过实证结果分析,神经网络分位数回归模型相较于OLS回归模型和分位数回归模型其预测精度更高,且揭示了各因素的影响规律,所以神经网络分位数回归模型的分析结果更科学,更有价值,更有助于相关管理决策者进行成本分析、控制和管理。     

烟草维管束发育相关基因Nvas启动子顺式作用元件鉴定

为研究烟草维管束发育相关基因Nvas启动子顺式作用元件,将克隆得到的Nvas启动子ATG+1~-463区域分为10个不同长度的片段与GFP报告基因融合构建了植物表达载体并完成了5'端缺失分析.利用根癌农杆菌介导转化W38型烟草叶盘,得到了含有不同长度Nvas启动子片段的转基因烟草植株.体视显微镜下观察到含Nvas启动子-216~-463区域的转基因烟草均有绿色荧光蛋白的表达,表达部位集中在维管束组织.结果表明Nvas启动子能使外源基因在维管束组织中特异表达.该启动子活性高于Ca MV35S,在ATG+1~-216区域存在核心启动子元件,在-337~-379区域存在能增强启动子活性的元件.     

经济新常态下商业银行不良贷款的实证分析

随着我国经济步入新常态,经济增速放缓,商业银行的不良贷款问题也面临新的挑战,不良贷款总额一直在高位徘徊。在此大背景下,考察了我国商业银行不良贷款现状及成因,详细分析了其主要影响因素,联合运用了因子分析、线性回归模型对商业银行不良贷款进行实证研究,同时提出政策建议。     

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。     

基于协整理论研究我国城镇居民健康投资与居民消费性支出

健康是社会、经济发展的基础,随着时代的进步与人们健康意识的提升,有目的、有效果的健康投资正逐渐受到重视,因此研究居民健康投资的影响因素成为重要的研究课题.本文以我国城镇居民为研究对象,基于协整理论,对我国城镇居民健康投资与消费性支出作协整分析,得出以下结论: 人均健康投资逐年增加;健康投资占家庭人均可支配收入的比率呈明显上升趋势;健康投资与消费支出呈正向的线性关系,且二者具有协整关系,存在长期均衡的关系,它们短期失衡的关系会在下一期得到调整.     

二值响应数据贝叶斯中位数估计

中位数回归是一种稳健的估计方法,在实践中有着广泛应用.基于贝叶斯方法研究二值响应数据的中位数估计问题,通过引入合适的潜在变量得到了贝叶斯层次模型,进而得到易于后验抽样的吉布斯抽样程序.为验证新方法估计的稳健性,通过大量数据模拟,并与已有方法进行比较,得到了满意的结果.最后实例数据分析进一步证明了所提方法的有效性.     

基于分隔符的跨站脚本攻击防御方法

通过分析跨站脚本攻击的特性, 提出一种基于分隔符的跨站脚本攻击防御方法, 该方法适用于UTF-8编码的Web应用程序。首先, 仅对可信数据中的分隔符进行积极污点标记; 然后, 利用字符UTF-8编码值的转换轻量级完成污点标记, 该污点信息可随着字符串操作直接传播到结果页面; 最后, 根据结果页面中分隔符的污点信息及页面上下文分析, 检查脚本执行节点的合法性和脚本内容的可靠性, 精确地检测并防御跨站脚本攻击。针对PHP平台实现了原型系统XSSCleaner。实验证明, XSSCleaner可轻量级地完成污点分析, 并且能够对跨站脚本攻击进行精确防御, 页面生成的时间开销平均为12.9%。     

基于贝叶斯与因果岭回归的物联网流量预测模型

针对物联网流量预测困难的问题,提出了一种基于贝叶斯与因果岭回归的物联网流量预测模型.该模型首先根据物联网流量传输波动影响链路变化等因果关系,深入刻画物联网流量局部特征,并利用薛定谔方程优化识别模型,同时结合贝叶斯拟合因果关系联合岭回归方法建立预测模型.最后,通过仿真实验研究了该模型与其他方法之间的性能状况,结果表明该模型在平均队列、阻塞率和延迟率等方面具有较大优势.     

基于主题相似性的在线评论情感分析北大核心CSCDCSSCI

从在线文本评论挖掘消费者情感信息,能够得到更加真实的消费者购买体验及其偏好。主题情感混合模型作为一类有效的无监督情感分类模型,正在成为这方面的重要文本挖掘工具,但该模型存在分类准确率和稳定性还不够高的问题,为克服这一不足,提出一种基于主题相似性的无监督在线评论情感分类模型。以潜在狄利克雷模型分析在线评论主题,结合情感词典计算主题情感极性;引入理想评论并构造理想评论代表集,通过计算评论和理想评论集的主题相似度,实现在线评论情感分类。实验结果表明,该模型能有效判别消费者在线评论情感倾向,稳定性较高,衡量分类结果的综合指标F_1值比现有主题情感混合模型提高3%～20%。同时,在计算机、酒店、图书及手机等不同领域评论数据集上的实验结果显示,该方法具有较好的领域可移植性。