通过非参数可加模型回归估计的享乐价格函数

1模型定义和估计1.1概要我们利用多元回归模型建立一个享乐价格函数模型:穴Y｜X1=x1熏……XD=xD雪=α Dd=1移md穴xd雪穴1雪假定从随机向量穴Y熏X1熏L熏XD雪中抽取n个独立观察量邀穴yt熏xt1熏…熏xtD雪'妖nt=1,且V穴Y｜X1=x1熏……X D=xD雪=σ2为未知参数,m d穴·雪为真值测量函     

基于DEA方法的我国旅游服务质量测评研究

1D EA方法的测评模型1.1D EA方法的基本模型C2R简介假设有n个决策单元,其中决策单元j对应的输入与输出向量分别为:xj=穴x1j熏x2j熏…熏xmj雪,yj=穴y1j熏y2j熏…熏ysj雪,这里j=1熏2熏…熏n熏穴xj熏yj雪∈T,T为生产可能集。对于DEA评价方法中的C2R模型,生产可能集T满足4条公理:凸     

地区经济相对增长速度的未确知测度

1地区经济增长速度的未确知测度评价模型1.1分级标准矩阵设评价样本空间为X=’x1,x2,…,xn ,xi表示第i个评价样本;每个评价样本有m个评价指标,评价指标空间为I=’I1,I2,…,Im ,Ij表示第j个评价指标;样本的每个评价值指标有p个评价等级,构成评价样本集X的评价空间U=’c1,c2,…,c     

企业发展潜力评价

1企业发展潜力模糊综合评价系统模型的建立1.1评价企业发展潜力的因素集设U为对企业发展潜力评价的因素集,分析如下:U=邀产品与市场指标U1,资源与能力指标U2熏财务状况指标U3妖其中U的每个因素又是若干个因素的集合,因此可继续分解各指标:U1=邀市场增长潜景U11熏市场竞争情况U1     

模糊聚类分析方法与应用

一、模糊聚类的方法 1.抽取特征 假设待分类对象的集合X={x1,x2,…xn},如果我们按某种性质对集合X中的元素分类,首先需要抽取反映这种性质的集合中的元素所具有的特性(设为m个).设第i个对象的第j(j=1,2,…,m)个特征的观测为xij,在所讨论的问题中,就可以用这m个特征的取值来描述,记为xi={xi1,xi2,…,xin}(i=1,2,…n).     

基于改进PCA的朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯是一种处理分类问题的常用方法,但它的属性条件独立性假设在实际应用中难以成立,导致其分类性能降低。针对这一问题,文章提出了基于改进PCA的朴素贝叶斯分类算法,该算法通过Pearson和Kendall系数计算出属性间的相关性大小,基于主成分分析筛选出新的属性集,使其尽量满足条件独立性假设,并对新数据集进行朴素贝叶斯分类。实验结果表明,该方法有效地提高了分类准确率。     

两因子HJM模型下产品的定价

一、远期利率模型假定是连续交易的零息票债券市场,交易时间区间为眼0熏τ演熏τ>0。概率空间为穴Ω熏F熏Q雪,其中Ω为状态空间,F为可测事件的σ-代数,Q为概率测度,设T∈眼0熏τ演熏B穴t熏T雪表示到期日为T的零息债券在t时刻的价格,且B穴T熏T雪=1。f穴t熏T雪表示到期日为T熏在t     

经济模型结构稳定性的统计诊断

1模型结构稳定性的统计描述为分析问题方便起见,我们设在所研究的模型中,内生变量为y,外生变量为x1熏x2熏…,xk,其N个序列观测值yt熏x1t熏x2t熏…熏xkt熏t=1熏2熏…,N来自两个经济环境不同的时期,其中前N0(N0相似文献   

分类预测中正判率的改进方法

评估分类预测模型优良性的做法是衡量其预测准确度,即正判率.文章从四个不同角度,构建基于混合策略的组合预测模型、持续学习的朴素贝叶斯分类器、变量集预处理、分阶段逐步实施的分类预测模型,讨论了如何审慎地选择或以恰当的方式运用一种或几种合适的分类算法,来有效地提升分类预测的正判率.其中,基于混合策略的组合预测模型对正判率的提升幅度明显,而持续学习的朴素贝叶斯分类器对模型优化也显得简单而有效.     

基于模糊语言评估和加权集值统计的多属性群决策方法

一、模糊语言评估标度对于多属性群决策问题,设X=#x1,x2…,xp)为方案集,属性空间为F,E=#e1,e2,…,en)为决策者集,E=(w1,w2,…,wn)T为决策者的权重向量(其中nk=1!wk,wk≥0),I=#I1,I2,Im)为属性集,W'=(w'1,w2',…,w'n)T为属性的权重向量(其中nk=1!wi',wi'≥0)。设语言评估标度为S     

基于粗糙集与广义关联度系数的贝叶斯中医证候分类模型

文章主要探讨了一种贝叶斯分类方法在肝炎后肝硬化中医诊断中的应用,介绍了粗糙集理论、广义关联度系数以及贝叶斯分类模型等数据挖掘技术。并且,运用粗糙集理论及广义关联度系数方法,对287例肝炎后肝硬化的症状、体征进行了属性选择。进一步,利用树增广的朴素贝叶斯分类算法,构建了肝炎后肝硬化中医证候分类模型。实验表明这种模型对肝炎后肝硬化的6种主要证候分类的符合率达83%。研究结果对肝炎后肝硬化的中医临床诊断具有参考意义。     

MPPS抽样下Hansen-Hurwitz估计量的扩展

一、问题的提出一般来说 ,在抽样调查中 ,我们会尽量利用已知的辅助信息来提高估计的精度。下面考虑一个包含N个单元的有限总体 ,设y表示我们要研究的变量 ,x是一个已知而且是正的辅助变量 ,且它与变量y高度相关 ,yi 和xi 分别表示第i个单元的研究变量值和辅助变量值 (其中i =1,… ,N)。这样在抽样设计阶段 ,我们就可以充分利用辅助变量x。比如说 ,在放回抽样中 ,我们以pi 作为第i个总体单元被抽中的概率 (其中i =1,… ,N) ,而pi 的大小取决于已知的辅助变量值xi,即满足pi >0 ,∑Ni =1pi =1。在这样一种放回的不等概率抽样中 ,如果让每个…     

带有有序变量的结构方程模型中的模型选择

文章着重研究了带有有序分类变量的结构方程模型的模型选择问题,并将一个基于贝叶斯准则的统计量称为测度,应用到此类模型中进行模型选择。通过实例分析说明了上述方法的应用,并给出了根据贝叶斯因子进行模型选择的结果。     

《浙江统计》2003年总目录(总第219～230期)

本月时评春天,我们邀您同行……………………………………本刊编辑部穴1/1雪统计改革要与时俱进…………………………………本刊编辑部穴2/1雪解读公报……………………………………………………季南穴3/1雪统计服务决策更要引导决策……………………………王美福穴4/1雪也谈统计工作的科学性……………………………………张荣飞穴5/1雪永葆公仆本色………………………………………………刘希平穴6/1雪统计调查研究务必要求深、求真、求实…………梁普明王美福穴7/1雪在创新中发展在服务中定位……………………………张荣飞穴8/1雪继承创新…     

基于粕糙集与广义关联度系数的贝叶斯中医证候分类模型

文章主要探讨了一种贝叶斯分类方法在肝炎后肝硬化中医诊断中的应用,介绍了粗糙集理论、广义关联度系数以及贝叶斯分类模型等数据挖掘技术.并且,运用粗糙集理论及广义关联度系数方法,对287例肝炎后肝硬化的症状、体征进行了属性选择.进一步,利用树增广的朴素贝叶斯分类算法,构建了肝炎后肝硬化中医证候分类模型.实验表明这种模型对肝炎后肝硬化的6种主要证候分类的符合率达83%.研究结果对肝炎后肝硬化的中医临床诊断具有参考意义.     

朴素贝叶斯网分类器在认知诊断中的应用

朴素贝叶斯网分类器是贝叶斯分类器的一种,文章将其应用到现代教育测量的认知诊断分类中,对0,1计分下的认知诊断进行了实验,并与认知诊断中典型的分类方法进行了比较。实验结果表明,利用贝叶斯网分类器分类效果明显占优。     

基于多变量动态模型的产出缺口估算

 本文运用多变量动态模型系统下的Beveridge-Nelson分解方法和贝叶斯Gibbs抽样估计,估算了1985年1季度至2008年2季度期间中国的产出缺口,并且与传统的单变量估计方法测算的结果在统计属性和对货币政策调节的预测效果方面进行了比较。实证结果表明,不同产出缺口的统计属性存在差别,并且只有基于多变量系统测算的产出缺口对货币政策具有显著预测效果。这说明多变量模型估计出的产出缺口更全面地考虑了经济产出与其他相关变量的互动效应,含有的信息更为丰富,从而对宏观政策调整具有更重要的参考价值。     

模糊数学在统计分组和统计决策中的应用

1模糊综合评判在统计分组中的应用一般的统计分组都是建立在普通的等价关系基础之上,而本文在这里尝试用模糊综合评判法来进行统计决策。假设对样本空间需要分类的类别数已知,可用模糊综合评判法来对其分类。设需要分类的样本空间X=狖x1,x2,Λ,xn狚,选取评价指标因素集U=狖u1,u     

信息系统项目评价指标权重确定方法

一、三角模糊理论在模糊层次分析法中,用三角模糊数表示评价指标体系每一层次各元素的相对标度——比例标度,构造判断矩阵。因此,在介绍模糊层次分析法之前,需要对三角模糊数进行必要的阐述。定义1称M=(l,m,u)为三角模糊数。如果它的隶属函数为:μM穴x雪押R→眼0熏1演,即:μM穴     

多维尺度法在服务质量评价中的应用

1多维尺度法原理多维尺度法穴M ultidim ensional Scaling熏简称M DS雪处理的一般是表示事物之间的接近的观察数据,既可以是实际距离,也可以是主观评判的相似性。多维尺度法的目的是寻找决定多个事物的少数几个潜在变量,并在低维空间内以图形的形式表现出来,并用较少的变量对事