实用Box-Jenkins预测模型及应用

介绍 Box-Jenkins 的实用预测模型,并提出用随机模拟法模型的参数进行估计。与通常使用的最小二乘法相比,模拟法无需考虑初始值的选取,就能保证迭代过程的收敛性。整个程序的编制使用模块化结构,使预测者无需了解太多的这方面知识,就能方便地使用。在案例的预测过程中,只需进行几次人工干预,就能输出多种分析结果。     

MEMS器件平板运动空气阻尼研究

针对微电子机械系统中平行板间的气膜阻尼问题,通过将平板沿垂直方向的位移运动方程展开为傅里叶级数,得到了微平面机构所受的空气阻尼力和阻尼系数的解析公式。结果表明,空气阻尼系数近似与两平板间气隙厚度的三次方成反比。通过对微加速度开关质量块工作时所受的空气阻尼进行仿真分析,得出该开关的阻尼系数在工作过程中为变阻尼的结论,并分析了空气阻尼系数对于开关性能的影响。     

Algorithms Section: Introduction

Electronic Access to Algorithms
Applied Statistics algorithms are available on Statlib at Carnegie Mellon University and on the UK mirror of Statlib at the University of Kent. They may be accessed either via anonymous file transfer protocol (FTP) or by WWW mosaic.     

妙用经典赋新意——习近平谈治国理政所用古典诗文论析

习总书记执政以来,在国内国际的系列讲话中,屡次引用中国古代古典诗词名句、历史典故,形象地表达执政为民的心愿,以山水之道巧妙地展望亚太地区的美好愿景,以至理名言向世界传递我国新型“大外交”理念,呈现出鲜明的个性和特点,充分展示了泱泱大国领导人的光辉形象.     

合理构建无穷级数教学内容体系的教学探究

针对高等数学课程中无穷级数部分的内容,提出了建立级数的概念与求和符号及数列极限之间、幂级数与函数的泰勒展开式之间以及傅里叶级数与泰勒级数之间联系的一种新的教学理念,并以此为依据改进了教学内容体系,提高了学生对这部分知识的学习效果。     

王安忆“城市系列”小说中女性形象的精神内蕴

王安忆的"城市系列"描写了都市街巷里弄的世俗生活.本文阐释了其作品中城市女性形象的精神内蕴追求世俗的优胜与注重实利.从而确立出王安忆笔下城市女性存在的意义与价值城市最真实的生活方式的代言人;市民精神的体现者.     

认识大学学术自由的视角取向

坚持学术自由被认为是开展大学教育活动的基本原则之一。但对大学学术自由内在所包含的要求却存在着不同的认识，本文陈述了认识学术自由的主要观点、立场，提出了学术自由应从信仰追求、信息传播、关系协调、管理理念等四个方面予以把握。     

函数级数一致收敛的一个充要条件

证明了函数级数一致收敛的一个充要条件 ,进一步讨论了函数级数一致收敛的本质特征     

Saddlepoint-Based Bootstrap Inference for Quadratic Estimating Equations

Abstract.  We propose an easy to implement method for making small sample parametric inference about the root of an estimating equation expressible as a quadratic form in normal random variables. It is based on saddlepoint approximations to the distribution of the estimating equation whose unique root is a parameter's maximum likelihood estimator (MLE), while substituting conditional MLEs for the remaining (nuisance) parameters. Monotoncity of the estimating equation in its parameter argument enables us to relate these approximations to those for the estimator of interest. The proposed method is equivalent to a parametric bootstrap percentile approach where Monte Carlo simulation is replaced by saddlepoint approximation. It finds applications in many areas of statistics including, nonlinear regression, time series analysis, inference on ratios of regression parameters in linear models and calibration. We demonstrate the method in the context of some classical examples from nonlinear regression models and ratios of regression parameter problems. Simulation results for these show that the proposed method, apart from being generally easier to implement, yields confidence intervals with lengths and coverage probabilities that compare favourably with those obtained from several competing methods proposed in the literature over the past half-century.