空间误差自相关随机前沿模型及其估计

将空间计量经济学的思想引入随机前沿分析，构建了基于横截面数据的空间误差自相关随机前沿模型，推导出模型的似然函数以求得参数估计，并给出了各生产单元技术效率的估计。     

算法建模发展解析

 Breiman并没有算法建模的一个完整体系,而且其许多研究都以工作论文的形式出现,对于这些方法机理的解析度都不够。本文在研究Breiman自1978年至2002年的论文和著作的基础上,概括出算法建模思想形成中的两个重要内容：建模目的,组合算法。     

中国广电产业发展与地区差异比较——基于panel data的分析

广电业具有政治和经济双重属性,而其经济属性,即产业功能的发展已经直接影响到各地区的经济发展水平,所产生的间接经济效益更是不可估量。对中国广电业产业功能的研究具有广泛的现实意义和实践价值,但是国内目前对这方面的定量分析还比较薄弱。本文着重考虑中国广电产业时间和空间两个维度的特点,利用paneldata模型对该产     

一种改进的K-Prototypes聚类算法

传统的K-Prototypes聚类算法是利用划分的思想来对混合数据进行聚类,但是当混合数据的维度增大时,对象之间的差异度几乎相等,使得此算法难以进行。针对上述缺陷,文章提出一种改进的K-Prototyes聚类算法,聚类前先剔除各类中不相关的维度,将高维混合数据投影降维后再进行聚类。文中给出了Heart Disease Databases的算例,验证了算法的有效性。     

一种新的Boosting回归树方法

梯度Boosting思想在解释Boosting算法的运行机制时基于基学习器张成的空间为连续泛函空间,但是实际上在有限样本条件下形成的基学习器空间不一定是连续的。针对这一问题,从可加模型的角度出发,基于平方损失,提出一种重抽样提升回归树的新方法。该方法是一种加权的加法模型的逐步更新算法。实验结果表明,这种方法可以显著地提升一棵回归树的效果,减小预测误差,并且能得到比L2Boost算法更低的预测误差。     

统计学到底是什么?一个本不应成为问题的问题

统计学到底是什么？一个本不应成为问题的问题南开大学吴喜之虽然“统计学（ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ）”的定义在当今世界的百科全书和统计教科书中在文字上、侧重点上或描述方式有所出入，但就其所包含的总体内容和应用领域来说则差不多。比如《大英百科全书》在一开始说：...