关于民族地区脱贫致富的思考

在分析民族地区基本情况的基础上,研究了脱贫致富的基本思路。     

A Smooth Bootstrap Procedure towards Deriving Confidence Intervals for the Relative Risk

Given a pair of sample estimators of two independent proportions, bootstrap methods are a common strategy towards deriving the associated confidence interval for the relative risk. We develop a new smooth bootstrap procedure, which generates pseudo-samples from a continuous quantile function. Under a variety of settings, our simulation studies show that our method possesses a better or equal performance in comparison with asymptotic theory based and existing bootstrap methods, particularly for heavily unbalanced data in terms of coverage probability and power. We illustrate our procedure as applied to several published data sets.     

尊尊与为尊者讳：春秋公羊义的二重性探析

尊尊与为尊者讳是最重要的春秋公羊大义。尊尊主要表现为尊王、尊君和尊礼三个方面，而为尊者讳本质上是一种隐性的批判。尊尊与为尊者讳涉及公羊大义理想与现实之间的内在紧张，体现公羊大义所蕴涵的政治理想主义和政治现实主义二重属性。理性审视公羊义的二重性，对于克服将公羊家政治儒学完全理想类型化或完全意识形态化两种思维偏至具有重要的学理价值和现实意义。     

从《亮剑》看中国人的励志传奇

电视连续剧《亮剑》,具有英雄主义励志传奇的特点。该剧与中国传统作品相比,表现出的时代性;与现代流行的影视作品相比,具有突出的积极意义。在当前这个缺乏英雄的时代,面对“新写实”文学对英雄和崇高的消解,《亮剑》迎来了英雄的回归。当代中国社会中的人们,尤其需要这种英雄主义精神的激励。励志类电视剧可以对观众传递积极思想和激励精神。中国励志剧未来的发展有机会也有挑战。     

均值——下偏距（M-LPM）组合优化下的两基金分离定理

通常的投资建议和两基金分离定理之间存在较大差异，这就是著名的Canner难题。厚尾分布以及投资者对风险的厌恶水平对真实的投资组合行为有显著的影响，在考虑下侧风险的情况下，本文关注投资者如何选择投资组合、两基金分离定理在什么情况下能够成立、以及对投资者的投资策略的选择的影响如何。当目标等于无风险利率时，有文献表明两基金分离定理可以在均值——下偏距（M-LPM）中得到证明。然而，除了以无风险利率为目标外，哪些其它的目标也可以使分离定理成立的问题已经出现。本文尝试回答这个问题，并对投资建议和两基金分离定理的差异给出了合理的解释。     

清初贰臣文人及其文学创作评析

明清易代之际的特殊历史背景与满清政府所采取的用人政策,促使清初"贰臣"大量出现,且直接影响着贰臣文人的生存境遇.这种身为贰臣的身份际遇,以及世代传承的儒家忠孝节义观念,使得贰臣文人人格心态矛盾复杂,其创作较之其他群体作家亦自具特色.     

AMTI雷达平台运动补偿

AMTI 雷达中,由于平台运动,地面固定杂波平均多普勒频率平移及杂波谱展宽,造成两相邻脉冲回波间产生一相位超前。本文对这种平台运动效应进行了分析,提出了一种采用自适应方法产生校正信号,对回波平台运动效应进行了补偿。这种补偿不局限于每次两个脉冲之间,而可适用于多个脉冲,从而为 MTI 处理提供了方便。还获得了有、无补偿的一次对消处理结果。     

男儿泪——从忆人散文看郁达夫、周作人、朱自清的情理世界

郁达夫、周作人、朱自清,三位著名的散文家都有过失去亲人的撕心裂肺般的痛苦,他们通过忆人散文将这种痛苦表达出来,使读者感到了他们精神生活的丰富;然而,由于他们人生境遇、性格等方面的不同,又呈现了不同的散文品格。将三者进行梳理比较,可以窥见现代知识分子的性情。     

An Investigation of Quantile Function Estimators Relative to Quantile Confidence Interval Coverage

In this article, we investigate the limitations of traditional quantile function estimators and introduce a new class of quantile function estimators, namely, the semi-parametric tail-extrapolated quantile estimators, which has excellent performance for estimating the extreme tails with finite sample sizes. The smoothed bootstrap and direct density estimation via the characteristic function methods are developed for the estimation of confidence intervals. Through a comprehensive simulation study to compare the confidence interval estimations of various quantile estimators, we discuss the preferred quantile estimator in conjunction with the confidence interval estimation method to use under different circumstances. Data examples are given to illustrate the superiority of the semi-parametric tail-extrapolated quantile estimators. The new class of quantile estimators is obtained by slight modification of traditional quantile estimators, and therefore, should be specifically appealing to researchers in estimating the extreme tails.