《概率论与数理统计》课程思政教学的实践与探讨

《概率论与数理统计》是多数综合性大学、工科院校开设的一门学科基础课程。教学中除了要保持数学学科本身的科学性、系统性之外,还可以与实际生活相联系,在具体的事例中进一步提炼育人点,深入挖掘课程蕴含的思想政治教育元素,将显性教育和隐性教育相统一,将知识传授、能力培养与理想信念、价值理念和道德观念有机融入课程中。学生在丰富学识、增长见识的同时强化爱国意识、坚定理想信念、培养奋斗精神和增强综合素养。     

司法过程中法律解释的非制度性因素的打入和应对

以往我们的法律解释研究更多考虑的是法律的客观性方面,重于制度性问题的探求,而法律实施过程中人的主观性问题本身就是一个不容回避的现实性问题。法学是一门涉及到人与法律关系的科学。[1]本文试图从司法过程中法律解释的非制度性方面这一视角入手,谈谈几点看法,以图回应我们现今司法改革所面对的问题。     

浅议法律解释中的利益衡量法

文章从法律解释与利益衡量的关系出发,阐明利益衡量在民事审判中是有其存在的必要的。并在此基础上,探讨了法官在进行利益衡量时应使用哪些方法,排除哪些有碍利益衡量的因素,以及进行利益衡量时应考虑的利益原则和所负担的相当注意义务。     

长期护理保险“整体化”路径设计研究——基于29个试点城市基金可持续性测算

2016年以来,中国先后两次开展长期护理保险制度试点,探索制度框架设计和政策体系建设,试点工作取得卓越成效。随着试点政策的推进和更迭,长期护理保险“碎片化”特征显现,阻碍资源高效配置和制度功能建设,甚至囿于“再碎片化”陷阱,亟待设计“整体化”路径。本文从长期护理保险基金可持续性角度出发,运用齐次性Markov过程和2015—2018年CHARLS数据,计算中国老年人健康状态转移概率矩阵,并通过构建长期护理保险基金精算模型,预测29个试点城市2021—2050年基金可持续性状况;同时采用中国第七次人口普查数据和队列要素模型,预测中国未来城乡人口,并根据国际长期护理保险发展趋势,从“碎片化”政策中提炼“整体化”路径。研究结果显示,第二批试点城市总体可持续性优于第一批试点城市,试点方案与当地发展的适配性进一步提升。针对未来制度可持续性,我们建议中国长期护理保险“整体化”路径如下：全民参保,将中、重度失能人员纳入保障范围,保障水平维持在70%左右,0.7%—1%的城镇职工缴费率,0.6%的城乡居民缴费率,财政为城乡居民补充其可支配收入的0.3%—0.6%。     

基于ISM模型的农村宽带使用影响因素研究

促进农村宽带使用是推进农业信息化的重要内容,是实现农业现代化的重要手段.电信运营商是农村宽带服务的供给者,从运营商角度探讨农村宽带使用影响因素,构建影响宽带使用的解释结构模型,对各影响因素进行层次分析.研究表明：宽带资费、宽带接入终端的价格和运营商提供服务的质量是影响宽带使用的直接因素,网络速度、技术培训和政府支持等是中间因素,宽带技术先进性是根本因素.因此,为推动农村宽带的使用,电信运营商应该主动降低宽带资费、降低终端价格、提高宽带服务质量和加强技术创新.     

双语学习对儿童词汇意识的影响

关于双语学习对儿童词汇意识的影响,学界观点不一,解释机制多样.综述分析目前的研究发现:双语学习对儿童词汇意识的负面影响是不存在的,且仅是理论上的;尽管双语学习可能会导致双语者的词汇量减少,但是词汇意识测试中的双语劣势不是源于双语学习本身.双语学习对儿童认知的影响是正面的,尤其是有利于加工控制能力和选择注意能力等发展,从而促进了儿童词汇意识的形成和发展.     

大数据背景下网络调查样本的建模推断问题研究——以广义Boosted模型的倾向得分推断为例

随着大数据和网络的不断发展,网络调查越来越广泛,大部分网络调查样本属于非概率样本,难以采用传统的抽样推断理论进行推断,如何解决网络调查样本的推断问题是大数据背景下网络调查发展的迫切需求。本文首次从建模的角度提出了解决该问题的基本思路：一是入样概率的建模推断,可以考虑构建基于机器学习与变量选择的倾向得分模型来估计入样概率推断总体;二是目标变量的建模推断,可以考虑直接对目标变量建立参数、非参数或半参数超总体模型进行估计;三是入样概率与目标变量的双重建模推断,可以考虑进行倾向得分模型与超总体模型的加权估计与混合推断。最后,以基于广义Boosted模型的入样概率建模推断为例演示了具体解决方法。     

基于Mo-RVIKOR的混合多属性决策方法

针对复杂性和不确定性多属性决策问题,考虑定量和定性融合的属性形式,提出了模块化随机多准则妥协解排序法（Modular Random VlseKriterijumska Opti-mizacija I Kompromisno Resenje,Mo-RVIKOR）,该方法无需将信息统一,就能处理多种信息形式存在的多属性决策问题。采用精确数、随机变量处理定量评价信息,用概率语义术语集处理定性评价信息;通过改进离差最大化法确定属性权重;根据Mo-RVIKOR对决策对象进行排序;最后以某公司C2B定制化服务质量评测项目为例,验证了所提方法的有效性。