基于Poisson分布需求的两级零售系统最优订货策略

考虑由一个分销中心和N个零售商组成的两级分销库存系统．假设两级库存补充均采取周期订货策略，在每个零售商处的客户需求是随机的，且服从Poisson分布．当给定的某一货物缺货时，顾客愿意等待特别订货的概率是一确定的常数，在满足给定的客户服务水平的条件下，寻求该供应链总费用的最小化．对库存费用的计算进行了精确的推导，并且得到了最优的订货策略．最后给出了一个算例，根据所得到的公式由电子表格获得了两级最优库存水平．     

人口流出对农村CGSS2005抽样框的影响——以农村居民家庭收入均值和结构为例

根据抽样调查理论,对CGSS2005抽样框进行了技术分析,分析发现：CGSS2005的样本存在丢失目标总体单元的问题,直接影响到总体估计与均值估计。由于CGSS2005最后阶段采用的是现场抽样,所以无法抽到属于农村统计口径之内的外出务工群体,而城市部分又没有包含此类人群,也没有专门的措施应对此问题,这对样本的选取有明显影响。文章以CGSS2005农村居民家庭的收入调查模块为例,定性分析了样本偏误对均值估计的影响。     

甘肃省普通话应用现状调查及已测试人群普通话水平抽样分析

文章以抽样调查的方式 ,从一个角度考察了我省普通话应用现状及已接受测试人员的普通话运用水平 ,分析归纳了制约甘肃方言区的人学说比较标准普通话的方言因素和影响测试成绩的非方言因素。     

等概率原则在多阶段随机抽样中的实践问题

等概率原则是多阶段随机抽样过程中必须体现的原则。通过对分立式多阶段随机抽样方式的分析 ,发现在其随机抽样过程中存在着违背等概率原则的问题。据此 ,提出综合式多阶段随机抽样的方式     

BMO函数的一个特征

本文给出了BMO函数的一个充要条件。     

^-x的抽样分布与估计值分布的区别

^-x的抽样分布与估计值分布是有区别的，总体平均数的区间估计，没有直接应用^-x的抽样分布，用的是估计值分布；总体平均数的假设检验，用的是^-x的抽样分布，不是估计值分布。文章构造了总体平均数μ的存在性的证明；重新定义了假设检验的置信区间，并证明了假设检验的置信区间与假设检验的接受域互为充分必要条件。     

基于平衡单水平轮换的连续性抽样估计方法研究

内容提要：针对现存的各种单水平轮换模式和估计方法,本文提出一套统一的平衡单水平轮换模式。在此轮换模式下,引入两类相关关系,运用线性无偏估计方法,并通过使不同类型估计量方差的加权总和最小的方法确定最优系数,从而得到最优线性无偏估计量,不仅能够减少甚至消除估计量偏差的影响,还能使得连续性调查的整体抽样误差最小,适合估计各种类型的估计量。     

基于MCMC模拟的贝叶斯 AR-GJR-GARCH 模型及其应用

AR-GJR-GARCH模型是一种误差项为GJR-GARCH形式的自回归模型,该模型的贝叶斯推断很难得到其具体形式的条件后验密度。文章利用Metropolis-Hastings抽样方法对模型参数的条件后验分布进行MCMC模拟,然后运用模拟得到的样本对模型的参数进行贝叶斯估计。该方法解决了参数估计过程中的高维数值积分问题。模拟结果表明了该模型在中国股市波动性分析过程中的直观性和有效性。     

左删失数据的双惩罚贝叶斯Tobit分位回归方法

在含潜变量的纵向数据混合效应模型应用中,通常包含大量截尾数据,若直接采用一般贝叶斯Tobit分位回归模型,参数估计的马尔科夫链蒙特卡罗抽样算法将会极其复杂,造成计算效率低下且估计结果偏差较大。同时,在高维情形下,由于受大量未知随机效应的干扰,固定效应中关键变量的选择与系数估计变得更为困难。为了解决上述问题,文章提出了一种新的双Adaptive Lasso惩罚贝叶斯Tobit分位回归方法,主要研究响应变量左删失情形下高维纵向数据的变量选择与参数估计问题。通过将Adaptive Lasso惩罚同时引入固定效应与随机效应的先验分布中,构造了参数估计的Gibbs抽样算法。蒙特卡罗模拟结果表明,新方法较无惩罚法和Lasso惩罚法在重要变量选择及系数估计上均更占优势。     

不等概率抽取群单位时样本量的间接计算

讨论了应用设计效应间接计算不等概率抽群的单级整群抽样和二阶段抽样方案样本量的问题,其中包括：所论抽样方案设计效应的估计;估计所论总体的方差,并根据精度要求计算简单随机抽取基本抽样单元时所需的样本量;用设计效应将上述样本量换算成所论抽样方案需要的样本量。