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61.
高速交通正在取代传统交通,传统交通的命运面临着挑战。速度世界正在呈现多样性分异特征,可以为传统交通找到适合的生存空间。基于旅游的视角,对类似贝加尔湖这样的大资源区不仅可以有利于传统交通继续发挥作用,而且还可以保护交通遗产,更进一步促进观光旅游的发展。大资源区旅游化与遗产化是两个重要概念,基于这两个概念可以提出传统交通的新型旅游生存模式,延伸出慢速稀缺、条件化合、文化捡拾等观点。 相似文献
62.
Jeffrey A. Witmer 《The American statistician》2013,67(3):262-263
A number of studies have investigated the numerical reliability of the GAUSS Mathematical and Statistical System by Aptech Inc. Those studies identified several critical accuracy errors for different computational methods. We conducted comprehensive tests of this widely used package on estimation, statistical distributions, and random number generation and found that GAUSS 8.0 still has serious problems, especially with statistical distributions and random number generation. 相似文献
63.
64.
In this article, we consider several statistical models for censored exponential data. We prove a large deviation result for the maximum likelihood estimators (MLEs) of each model, and a unique result for the posterior distributions which works well for all the cases. Finally, comparing the large deviation rate functions for MLEs and posterior distributions, we show that a typical feature fails for one model; moreover, we illustrate the relation between this fact and a well-known result for curved exponential models. 相似文献
65.
66.
Yu Miao 《统计学通讯:理论与方法》2013,42(14):2455-2461
In this article, the discounted large deviation principle for autoregressive processes is obtained under the Bernstein condition. 相似文献
67.
In this article, we establish the asymptotic normality for the LS estimators of the unknown parameters in the linear errors-in-variables (EV) model with replicate observations, which weaken the moment conditions of Zhang and Chen (2002). Furthermore, the moderate and large deviations principles for the LS estimators are obtained also. 相似文献
68.
《Journal of the Korean Statistical Society》2014,43(2):189-200
We consider a family of statistical models with positive unknown parameter (which includes some well-known models for censored exponential data) and some statistical models for samples from stationary Gaussian processes. We prove large deviation results for posterior distributions and, in some cases, also for maximum likelihood estimators. 相似文献
69.
大维数据给传统的协方差阵估计方法带来了巨大的挑战,数据维度和噪声的影响不容忽视。本文将主成分和门限方法有效的结合,应用到DCC模型的估计中,提出了基于主成分正交补门限方法的DCC模型(poetDCC)。poetDCC模型主要通过前K个主成分来刻画高维动态条件协方差阵的信息,然后将门限函数应用在矩阵的正交补中,有效的降低了数据的维度并剔除了噪声的影响。通过模拟和实证研究发现:较DCC模型而言,poetDCC模型明显提高了高维协方差阵的估计和预测效率;并且将其应用在投资组合时,投资者获得了更高的投资收益和经济福利。 相似文献
70.