区域经济快速增长阶段可持续发展影响因子动态变化分析——以陕西省为例

文章借用气候突变原理,采用Mann-Kendall方法判定了陕西省经济快速增长阶段,从四个主题出发.构建了包含37个指标的陕西省可持续发展评价指标体系.在主题层内部采用权重积(WP)方法构建四个主题子指数,采用欧式距离法计算研究区1989～2006年的综合环境生态指数并对其变化态势进行分析;在此基础上分析了主导可持续发展变化的主导因子.分析结果表明自然条件和生态环境效应是研究区生态环境可持续性变化最直接的影响因素,人类胁迫和社会响应通过间接的作用对研究区可持续能力造成影响.     

非随机抽样数据处理和非线性数学模型对HIV疗效的预测

为了克服绝大多数医学统计数据的非随机抽样的缺陷,文章引入随机变量T与E(T)或E(T)的估计值作为最佳治疗终止时间,构造了一个区间并以此估计最佳治疗效果时间段;然后根据不同治疗时间的治疗效果变化用分段的正弦函数和对数函数的叠加形式混合回归模型进行拟合.结果表明,文章提出的模型与思想对非随机抽样数据的处理,以及对于治疗HIV或者类似药品的医学统计最佳时间确定具有很好的借鉴意义.     

X11-ARIMA模型在我国第三产业季度GDP预测中的应用

第三产业GDP作为宏观经济中非常重要的一个指标,本模型来揭示我国以季度为最短间距的第三产业GDP的增长变化规律.     

中国城市化水平时间序列模型分析:1949～2007

文章采用1949～2007年的中国年度数据,建立了一个中国城市化水平的时间序列模型.模型显示,中国城市化水平的提高主要受到模型滞后一期和滞后五期的随机误差的影响,具体为,滞后一期和滞后五期的随机误差分别增加1个单位,则城市化水平的提高就会相应增加0.6706个单位和0.3236个单位.通过该模型对2003～2007年中国城镇人口比重进行预测.得出预测结果的所有预测误差的绝对值都小于1%.而且,用该模型预测未来3年的中国城市化水平,从对2010年的预测结果46.59%来看,预测结果与国家统计局提出的在2010年前后中国城镇化水平将接近45%的预期目标基本一致.     

天然气产量季节预测模型的比较与选择

随着气田企业规模的扩大和竞争的加剧,需要建立一套完整的短期天然气产量预测方法及模型,以预测未来的产量发展趋势,故提出三种基于时间序列预测模型:布朗指数平滑法(Smooth)、季节系数法时间序列的预测、用于时间序列的灰色系统预测方法.但是普通时间序列预测模型的参数难以估计并且模型较难预测具有季节特征的时间序列问题,根据天然气产量的季节性、周期性特点,实验结果表明:季节系数法时间序列的预测能够对带有季节特征的历史数据进行有效预测,对进行气田企业的安全生产都具有一定的理论和实践价值.     

信息短波

四川城镇失业人员平均失业时间缩短两个月,四川1000多个水利灾后重建项目开工,2009年四川省重大项目计划500个总投资21591亿元,一季度四川省食用盐、纯牛奶合格率100％,团省委将推进青年就业创业作为今年工作重中之重     

襄渝二线年内将贯通 重庆到西安北京时间缩短

襄渝二线达州——三汇镇段正式通车。据悉,从即日起,所有客运列车运行至该段时,将全部经新线运行,襄渝铁路全部用于货运列车的运行。据介绍,襄渝二线全线贯通也将在年内实现,届时,重庆市北上列车的运行时间将明显缩短。     

2009年度陕西省统计专业技术资格考试时间、报考条件及报名办法

一、考试时间和考试科目考试日期为2009年10月25日（星期日）统计专业技术初级资格考试时间及科目为：上午9：0-11：30统计学和统计法基础知识下午2：00-4：30 统计专业知识和实务     

基于混合时间序列模型的粮食产量预测

粮食产量的预测是保障粮食安全的重要组成部分.文章结合河南省许昌市粮食产量的历史数据,首先建立趋势外推预测模型,并对模型进行相应的分析;然后运用趋势外推与ARIMA模型(求和自回归移动平均模型)结合起来的混合时间序列模型对趋势值和真实值之间的离差序列即残差进行分析,得到混合时间序列模型的预测结果;最后通过比较得出的混合时间序列模型预测的精度较高,可作为粮食总产量预测的有效工具之一.     

软件产业虚拟集群信任模糊认知时间模型研究

软件产业虚拟集群信任是复杂且模糊的,文章针对其难以量化和难以直观表达的问题,分析软件产业虚拟集群信任源的构成和信任产生途径,建立软件产业虚拟集群信任的概念模型.在此基础上,构建了软件产业虚拟集群信任的模糊认知时间图,用于模拟信任动态变化过程中信任前因与信任形态之间的复杂因果关系,并量化信任节点间的影响程度.最后以江苏虚拟软件园为例,验证软件产业虚拟集群信任模糊认知时间模型.