对在平原饲养的高原型鸡种藏鸡的体型外貌和生长发育规律进行了研究,并利用Logistic和Gompertz两种曲线拟合了其生长模型。研究结果表明,平原饲养的藏鸡公、母鸡在4周龄前生长基本一致,但4周龄后公鸡明显快于母鸡;两种模型的拟合效果均很好,尤其Gompertz模型更佳;公、母鸡的生长拐点分别为75.69日龄和61.91日龄,公鸡的成年体重显著高于母鸡,但达到生长拐点的日龄较母鸡迟。

　以西安市第二奶牛场选取的健康、泌乳正常的第3泌乳期奶牛为研究对象,随机抽取50头奶牛,测定其305d产奶量及15个体型外貌评分性状,采用相关分析方法确定整体评分及15个性状与305d产奶量之间的关系,以整体评分及15个性状为自变量,305d产奶量为依变量,采用多元回归分析法,经统计检验后,保留作用大的自变量,建立了"最优"回归方程。结果表明,整体评分与305d产奶量之间存在弱正相关,差异不显著;15个评分性状中,后房高度、后房宽度与305d产奶量呈极显著相关;乳房中隔和乳房深度与305d产奶量呈显著相关;利用这4个评分性状建立了估计305d产奶量的"最优"回归方程,通过对生产中30头牛的估测...

【目的】了解藏鸡的生长发育规律。【方法】运用Gompertz,Logistic,von Bertalanffy3种非线性模型分别对饲养在西藏高原的藏鸡0至16周龄体重生长数据进行了曲线拟合和分析。【结果】3种模型均能很好的模拟藏鸡生长曲线,但Gompertz模型拟合效果更佳;进一步分析Gompertz模型拟合参数,发现藏公鸡成年体重(1 252.0 g)显著高于藏母鸡(808.9 g),但藏公鸡拐点时间为13.20周较藏母鸡的拐点时间11.27周迟。【结论】运用3种模型对藏鸡进行生长曲线的拟合和分析是可行的,对及时了解藏鸡的生长发育规律提供了参考。

资本资产定价模型(CapitalAssetsPricingModel)是一个均衡模型的例子。在这个模型中,资产价格依赖于外部数据,投资者的体验和禀性,所以CAPM是一个相对定价模型。本文将讨论CAPM模型在中国资本市场的实证研究。由于股票市场具有规模大,数据公开等特点,我们研究CAPM模型在中国股票二级市场的实证问题。利用相关的假设检验,我们得出中国的股票市场是不满足CAPM理论(表达式)的。

为研究蝇蛆的生长发育规律,以12 h为周期,测定1.0～4.0日龄蝇蛆的体质量数据,共采集到7个时间点数据,采用3种(Gompertz、Logistic、Bertalanffy)非线性生长模型对7个时间点的体质量进行生长曲线拟合。结果表明:3种非线性生长模型均具有较高的拟合度(R~2>0.970),其中Bertalanffy模型的拟合效果最好(R~2=0.988),但其拐点与实际测量值相差甚远;Logistic模型与Gompertz模型拟合的拐点分别为(1.75 d,13.64 mg)、(1.53 d,10.30mg),能较好地反映蝇蛆体质量的生长规律,但Logistic模型拟合度(R~2=0.978)小于Gompertz模型的(R~2=0.986),且整体标准误偏大。可见,在本研究条件下,Gompertz模型最适合用来拟合蝇蛆体质量的生长发育规律。

为研究蝇蛆的生长发育规律,以12 h为周期,测定1.0～4.0日龄蝇蛆的体质量数据,共采集到7个时间点数据,采用3种(Gompertz、Logistic、Bertalanffy)非线性生长模型对7个时间点的体质量进行生长曲线拟合。结果表明:3种非线性生长模型均具有较高的拟合度(R~2>0.970),其中Bertalanffy模型的拟合效果最好(R~2=0.988),但其拐点与实际测量值相差甚远;Logistic模型与Gompertz模型拟合的拐点分别为(1.75 d,13.64 mg)、(1.53 d,10.30mg),能较好地反映蝇蛆体质量的生长规律,但Logistic模型拟合度(R~2=0.978)小于Gompertz模型的(R~2=0.986),且整体标准误偏大。可见,在本研究条件下,Gompertz模型最适合用来拟合蝇蛆体质量的生长发育规律。

【目的】掌握厚朴不同种源苗期苗高、地径的生长规律及物候期参数和生长参数特征,为厚朴幼苗生产管理和优良种源筛选提供参考。【方法】对15个不同种源及2个种源区厚朴幼苗在苗期的生长状况进行连续观察,并用Logistic方程对其生长动态过程进行拟合,获得苗高、地径、物候期与生长特征参数。【结果】厚朴不同种源间苗高生长节律基本一致,速生期起止时间和持续时间存在较大差异,其中线性生长始期、线性生长末期和线性生长持续期最多分别相差21,22和18d,线性生长量占总生长量的55%以上,该时期为幼苗生长的关键期;种源间幼苗地径的线性生长期、最大线性生长速率、线性生长速率均存在较大差异;苗高与线性生长始期、线性生...

在现代时间序列分析中,各种软件程序扮演了越来越重要的角色,而SAS是其中最重要的软件之一;A RCH/GA RCH模型也越来越多的被人们用于分析包含了风险和不确定性的时间序列,比如在外汇市场中ARCH/GA RCH模型的结果被认为是作出决策的重要依据。本文就该如何运用SAS来拟合ARCH/G ARCH模型进行了较为详细的介绍。

【目的】在非线性混合效应模型的拟合、随机效应预测和应变量预测３个环节上，常用一阶泰勒近似法将非线性模型线性化，泰勒近似的基点一般为随机效应参数的数学期望或迭代终值。在林业中，３个环节的基点常常并不完全一致，并可能影响预测精度。本研究以树高生长过程为例，分析了不一致的基点对预测精度的影响程度。【方法】以加拿大哥伦比亚省美国黄松解析木数据为基础，以三参数Ｌｏｇｉｓｔｉｃ为基本模型，随机抽取４９株用于拟合，３０株用于验证。采用Ｒ语言的ｎＬｍｅ函数和ｓＡｓ的ｎＬｍｉｘｅｄ过程拟合模型。ｎＬｍｅ函数以随机效应的数学期望为基点，而ｎＬｍｉｘｅｄ过程则以迭代终值为基点。利用ｓＡｓ的ｉｍＬ过程预测随机效应与应．．．

在对SCOMDY模型进行扩展的基础上引入了参数基于Copula模型和半参数基于Copula模型。以我国股市数据为例,运用多个检验方法对比分析了Copula簇模型的拟合能力和密度预测精度。实证结果显示:具有新型参数演化方程的时变Copula模型具有最优的拟合能力和密度预测精度,且最为稳健;上证综指和深证成指之间既存在断点型时变秩相关又存在自相关型时变秩相关,且自相关型占优。

在对SCOMDY模型进行扩展的基础上引入了参数基于Copula模型和半参数基于Copula模型。以我国股市数据为例,运用多个检验方法对比分析了Copula簇模型的拟合能力和密度预测精度。实证结果显示:具有新型参数演化方程的时变Copula模型具有最优的拟合能力和密度预测精度,且最为稳健;上证综指和深证成指之间既存在断点型时变秩相关又存在自相关型时变秩相关,且自相关型占优。

以杜洛克猪、长白猪和大约克猪3个典型瘦肉型猪种为研究对象,进行了早期(30~50 kg)性能连续测定和全期(30~100 kg)性能测定,探索最适拟合模型,研究早期生长性状发育规律。以湖北省5个代表性种猪场3个品种共计678头种猪的测定数据为基础,采用Logistic、Gompertz、Saturation、Quadratic及Polynomial等多种非线性模型和线性模型,分别对早期日龄与体质量、体质量与背膘的发育规律进行了多种条件下的回归分析。结果显示,Logistic、Gompertz和Saturation模型在一定范围都适合瘦肉型猪日龄与体质量生长发育规律的研究,从生物学意义上讲Gom...

金融时间序列数据具有的尖峰厚尾和分布有偏的特征使得以往正态分布的假设通常无法成立,因而需要采用更加符合实际状况的分布。文章使用上证指数的高频数据进行实证研究,采用已实现波动率作为已实现测度,比较基于正态分布、t分布和Skewed-t分布下Realized EGARCH模型的拟合情况。结果表明,基于Skewed-t分布下Realized EGARCH模型的拟合效果最优,但与t分布下的拟合效果相似,正态分布下的拟合效果较差。

【目的】明确我国南方生态区主栽西番莲品种的花芽分化过程，建立西番莲花芽形态分化的花生长模型，为西番莲促花保花提供参考。【方法】以紫果类主栽品种‘台农1号’（TN）和黄果类广西主推新品种‘壮蜜05’（同‘壮乡蜜宝’，MB）为试验材料，通过扫描电镜和石蜡切片解剖观察两品种花芽分化过程，观察茎顶端分生组织以下各节位分化进程，并测量各节位花芽的第一苞片长、叶片长、卷须长；通过将茎顶端分生组织以下第7节记为初始标记节位，此时花芽为第一苞片分化期，跟踪调查标记后0—16 d花芽分化进程及标记后至开花的第一苞片长、花蕾长等5个花形态指标的动态变化，构建花生长模型。【结果】供试的两个西番莲品种花芽分化的主要过程包括第一苞片形成期、额外苞片形成期、萼片形成期、花瓣形成期、雄蕊形成期、雌蕊形成期和副花冠形成期等，其中第一苞片形成到雌蕊形成历时10—12 d,TN较MB进程快1—2 d，雌蕊形成是西番莲花芽发育成功的重要标志，此时花芽第一苞片长度为3—4 mm，第一苞片形成到开花历时36—44 d,TN较MB进程快3—4 d。茎顶端分生组织以下第4—5节位可见卷须分化，第6节位花原基分化，着生于卷须旁侧，第7节位可见第一苞片分化，第9节位出现腋生营养分生组织，单独位于卷须和花芽内侧，第10—11节位可见腋芽形成，第14—15节位雌蕊原基分化。利用Origin软件对MB和TN的第一苞片长度、第一苞片宽度、花梗长、花蕾长、花梗和花蕾总长共5个花形态指标和标记后天数进行Logistic模型的非线性回归拟合，决定系数R ~2为0.9524—0.9988，标准化均方根误差（n RMSE）为8.54%—19.62%，模型方程的拟合效果较好。根据模型参数和实际观察，苞片的长度在标记后即第一苞片形成期后11—12 d进入快速增长期，标记后24—26 d进入缓慢增长期后趋于稳定；之后花梗和萼片迅速生长，萼片长度超过苞片，花蕾和花梗总长在标记后24—25 d进入快速增长期，标记后41—42 d进入缓慢增长期到最大值后开花。【结论】西番莲的花芽与卷须紧靠，而与营养芽分开独立；西番莲花芽分化和形态分化可分为3个阶段，第一苞片形成期到雌蕊形成期，历时10—12 d；苞片生长期，历时12—14 d；花梗和花蕾生长期，历时15—17 d。在西番莲实际生产中，可通过花生长模型预测开花时间，通过苞片长度等形态指标判断花芽分化进程，为促花保花方案提供参考依据。

知识资本是企业核心能力的源泉,知识管理是实现知识资本功能性作用的主要手段,而知识转移是知识管理的主体内容。激励机制的设计是知识转移所面临的关键性问题,因此,知识转化模型与委托——代理模型具有天然的拟合性。基于理性经济人假设的拟合模型的均衡解不是知识转移的帕累托最优状态。知识转入方可以充分利用知识转出方的非理性的互惠性偏好来获取更大的知识转移价值,从而实现组织或团队内部知识转移方式的改进和知识转移效率的提高。