破产概率更新方程的新推导方法

更新方程是得到破产概率的核心等式,通常是对盈余过程和破产概率的数学解析而得到.考虑经典风险和常利率风险两种模型,给出更新方程的新的推导方法:破产前瞬时盈余瑕疵密度正则化后即为破产概率;当索赔为指数分布时,研究了破产赤字和破产前瞬时盈余瑕疵密度正则化后的独立性.     

基于贝叶斯公式的决策研究

贝叶斯公式可在客观调查的基础上修正先验概率,为决策者提供更为可靠的信息。列举了贝叶斯公式在经济决策中的应用例子,同时也用贝叶斯公式对生活中信用及舆论方面的某些现象作了诠释。     

概率“确证”解释及其几点思考

在概率逻辑中,由于对核心概念"概率"的不同解释,导致概率逻辑研究的不同走向,形成不同流派。主要包括频率解释、逻辑解释和主观主义解释;后二者可统称为确证解释。本文首先介绍概率"确证"解释,即逻辑解释和主观主义解释。其次,笔者认为此二概率解释之间存在着认知与被认知的关系。最后,对概率确证解释理论提出几点思考。     

数学教学改量之浅见

当前,数学教育目的不仅是培养能掌握数学概念、公式、能解答数学习题的知识性人才,而且更注重数学素质教育,即要面向全体学生,按数学本身固有的特点和学生的认识规律激发学生的潜能,点燃思维火花,运用知识去创造性地解决工作和实践中的有关问题。同时通过知识载体对学生进行能动的心理和智慧引路,开发悟性,结合学生的思想实际和生活实际促进他们世界观、人生观、价值观的形成。这要求教师在传授数学知识的同时,积极探索数学知识和素质教育的最佳结合点,以促进学生适应社会的能力。为此,我们在概率统计教学中进行了一些改革与探讨。     

索赔额服从爱尔朗分布的破产概率及渐近估计

针对索赔额服从k阶爱尔朗分布的风险问题,通过建立合适的数学模型,利用概率论的有关知识和破产理论的有关结果导出了该模型最终破产概率的显式表达式,并进一步通过引入卷积定义和更新方程得到了它的渐近估计．     

基于空间面板数据模型的河南省固定资产投资经济效应研究

固定资产投资在经济快速发展的过程中一直扮演着举足轻重的作用.本文运用空间面板数据分析方法,通过建立空间面板数据模型来研究2002-2011年河南省18个地区固定资产投资所产生的空间经济效应.研究表明：河南省固定资产投资不仅对投资所在地具有强大正向直接经济效应,而且还存在着显著的空间外溢性,其中新乡的空间外溢性最强,洛阳、南阳、周口、驻马店、平顶山、郑州和开封等地区次之;而三门峡、商丘、信阳和济源的溢出效应则较弱.为了追求更加稳健的经济增长,相关部门可适当调整各地区的固定资产投入,以产生更大的经济效益.     

某些比赛策略和规定对夺冠影响的概率分析

某些国际体育比赛,如举重比赛、乒乓球比赛等都有参赛人数和分区等的限制。本文用概率论知识对举重和乒乓球两种比赛在人员的安排部署上进行讨论,具体分析在举重比赛中采取将两名选手分到同一级别比赛("双保险"策略)还是将两名选手分到两个不同的级别比赛,哪种策略夺冠概率更高,以及在乒乓球比赛中将我国的两名选手分在相同的半区和分在不同的半区哪种情况夺冠概率更高,并进一步探讨在具体情况中应该采用哪种参赛策略以达到最优效果。     

条件概率P（I/（A∩B∩C））上界的一个估计

设抽样空间为U,A,B,C是随机事件,I和I’是一对互补随机事件.故有下面的结果：如果π1＇（A,B,C）＞π1（A,B,C）＞0,那么P（I/（A ∩ B ∩ C）） ＜ P（I）/P（l＇） · P（A/I）/P（A/I＇） · P（B/I）/P（B/I＇） · P（C/I）/P（C/I＇）当P（I/（A ∩ B ∩ C））的上界是很小的正数时,且A,B,C这些因子同时发生时,可预测I’将要发生.     

基于自组织映射与概率神经网络的增量式学习算法

为解决传统学习算法不能有效利用新可用数据这一不足,提出一种基于自组织映射(SOM)和概率神经网络(PNN)的增量式学习算法——增量式模块化自组织映射概率神经网络(IMSOMPNN)。使用模块化SOM对每类训练数据进行学习,以训练后SOM的原型向量作为此类别的模式神经元来构建PNN。IMSOMPNN可以方便地实现对不同类型的新数据进行增量式学习,并且在进行增量学习时,不再需要利用到原始的训练数据,仅使用新的数据对已有模型进行局部调整;最后,IMSOMPNN还具有较强的抗噪能力。在UCI Landsat Satellite数据集上的实验验证了该文所述方法的有效性。     

基于多特征融合的统计机器翻译译文错误检测

抽取了3种典型的单词后验概率特征(基于固定位置的词后验概率、基于目标位置窗的词后验概率、基于词对齐的词后验概率)和3种语言学特征(词、词性、句法分析器抽取的句法特征),并在此基础上抽取了一个来自源端的单词特征,然后基于中英NIST数据集,采用最大熵分类器来验证不同单词后验概率特征(WPP)独立使用及与其它特征组合后使用时对错误检测性能的影响。实验结果表明,采用不同方法计算得到的单词后验概率特征对分类错误率的影响是显著的,并且在单词后验概率和语言学特征组合基础上加入源端单词特征,可以显著降低分类错误率(CER),提高译文错误检测能力。