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[期刊] 统计与决策
[作者]
陈芬 李小飞
文章在END序列下,利用END序列的Bernstein型不等式,得到了END序列样本分位数的Bahadur表示及其强相合性,推广和改进了已知的一些文献中的相应结论。
[期刊] 统计与决策
[作者]
陈芬 李小飞
文章在END序列下,利用END序列的Bernstein型不等式,得到了END序列样本分位数的Bahadur表示及其强相合性,推广和改进了已知的一些文献中的相应结论。
[期刊] 中国科学技术大学学报
[作者]
胡学平 张彤 郭志东 张恒
主要利用PA随机序列的有关不等式,在合适条件下探讨了PA样本分位数估计的Berry-Esséen型界,获得了其一致渐近正态性的收敛速度且在三阶矩有限时,其收敛速度近似为O(n~(-1/6)).
[期刊] 统计与决策
[作者]
候萱 何晓霞 姚春 王志明
文章研究了m相依序列样本分位数的极限性质,运用m-相依序列的特点,计算Cramér泛函,得到了中偏差原理;通过证明指数胎紧性,得到了大偏差速率函数.推广了独立同分布样本的相应结果。
[期刊] 情报学报
[作者]
张金柱 李溢峰
为了丰富专利分类的网络和文本语义表示，实现两者更有效的语义融合，提高技术融合预测效果，提出基于专利分类序列和文本语义表示的技术融合预测方法。首先，综合考虑专利分类位置及其上下文语境，直接对专利分类序列进行语义表示，提出基于专利分类序列语义表示的技术融合预测方法；其次，根据专利分类在序列中的重要性排序研究专利分类文本分配方法，形成基于专利分类文本语义表示的技术融合预测方法；在此基础上，设计多种特征融合方法，提出融合专利分类序列结构和文本内容语义表示的技术融合预测方法；最后，基于链路预测的理论和方法对提出的多种技术融合预测方法进行定量评价。在无人机领域的实验证实，专利分类序列语义表示模型的效果明显优于其他网络表示学习方法；依据重要性排序的专利分类文本赋予方式优于文本平均分配方式，基于此的专利分类文本语义表示能更好地进行技术融合预测；“SVM (support vector machine)+哈达玛积”的特征融合方法在所有方法中表现最优，较单一方法均有提高。本文提出的方法能够提高技术融合预测的效果，更好地为技术布局、技术研发提供借鉴和参考。
[期刊] 统计与决策
[作者]
万校基 李海林
文章引入动态时间弯曲方法度量金融多元时间序列数据中特征分量之间的相互关系,提出自适应中心线算法来获取一条综合序列,进而反映金融多元时间序列数据中特征分量之间的异步相关性,有效地实现金融多元时间序列的数据降维和特征表示。
[期刊] 数量经济技术经济研究
[作者]
谢佳利 杨善朝 梁鑫
本文指出了人们通常所使用的VaR样本分位数估计量会产生高估或低估的现象,并分析了产生这些现象的原因,提出在样本较大的情况下利用加权样本分位数估计量去估计VaR,在样本较小的情况下用基于Bootstrap方法的样本分位数估计量去估计VaR。数值模拟的结果表明,这些估计方法的估计精度得到了较好地改进。最后,运用这两种分位数估计量来估计两支股票(招商银行、中国石化)的日对数回报序列的VaR值,并比较它们的风险估计量的大小。
[期刊] 统计研究
[作者]
吴明华 周爱民
本文应用依分布收敛相关理论,给出在有限样本下,平稳序列与单位根序列不可精确区分这一结论的新证明;结合蒙特卡洛模拟实验,解释了有限样本下单位根检验出现水平扭曲或功效偏低现象的合理性;本文还在相同的理论框架下证明,根据有限序列所得的参数估计值、相应统计量及样本外一期预测值的依分布收敛性,从而说明针对有限样本的单位根检验尽管不完美,但仍是有意义的。
[期刊] 统计与决策
[作者]
魏艳华 王丙参 何万生
文章利用逆威布尔分布的若干个样本分位数,建立线性回归模型,由获得的逆威布尔分布参数的广义最小二乘估计的渐近正态性,得到数据缺失、分组数据、截尾样本场合逆威布尔参数的渐近估计。在样本足够大的情况下,该方法简单有效。
[期刊] 统计与决策
[作者]
邹清科
样本均值和标准差是数据分析中常用的指标，但在部分研究中只记录了样本分位数，并未记录均值和标准差。传统的最小二乘法在估计样本均值和标准差时，通常将样本分位数同等对待，但在实际研究中，数据具有峰度和偏度等特征，样本分位数的重要程度不同。因此，文章在估计模型中引入权重，针对可靠性分析中常见的Weibull分布，提出两种方法估计均值和标准差：利用分布函数的加权最小二乘法（FWLS）进行估计；将Weibull分布转换为指数分布，利用数据的加权最小二乘法（WLS）进行估计。通过仿真和实例结果的比较，表明两种方法的估计效果显著。
[期刊] 南开经济研究
[作者]
周杰 刘三阳 邵锡栋
考虑到金融市场收益率分布的厚尾性,在数值模拟的基础上,提出了一类新的波动率模型-条件自回归拟极差模型(QCARR)。QCARR和Chou(2005)所提出CARR模型,Engle(2002)所提出的ACD模型等具有类似的结构,可看作CARR在样本分位数下的推广。利用上证综指估计了两种特殊类型的QCARR模型(QCARR_1,OCARR_2),采用滚动样本预测的方法,比较了上述模型与经过常数调整的CARR (ACARR)以及GARCH的样本外预测能力。结果表明:(i)对模拟数据,在所考虑的估计方法中,第二类拟极差估计和调整极差估计最优。(ii)对上证综指收益率数据,无论是预测的误差分析还是回归分...
[期刊] 统计与决策
[作者]
李云飞 程绩
文章针对双参数指数分布,讨论了其尺度参数在不完全数据场合的区间估计问题。利用能够有效抵抗异常数据污染的样本分位数构造了枢轴量,推导出了枢轴量精确的概率分布,得到了相应的精确置信区间;在大样本场合,讨论了尺度参数的近似置信区间。最后给出两个数值例子进行了算例分析,结果表明针对尺度参数构造的置信区间可以抵抗样本中异常数据的污染,具有一定程度的稳健性。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李秀霞 邵作运 郑春厚
为进一步提高文本分类的准确率和鲁棒性,在元样本稀疏表示分类算法的基础上,提出一种迭代加权的元样本稀疏表示文本分类算法,该算法在每一步迭代中依据一定的规则有监督地对权系数进行调整,使目标函数值被限定在较小的范围内,逐步逼近最优拉格朗日乘子,以得到更加稀疏的样本表示系数。实验结果表明,与经典的文本分类算法KNN、SVM及非加权的MSRC算法相比,提出的文本分类算法具有较高的准确率和较好的鲁棒性。
关键词：
文本分类 元样本 分类算法
[期刊] 产经评论
[作者]
杨晓妹 刘文龙
财政R&D补贴和税收优惠对创新异质性企业的影响效应,还需从分层角度进行细化和深入研究。基于中国制造业企业样本数据,采用倾向得分匹配及分位数回归分析方法,分别从整体、产权性质和创新分层三个维度系统评估财政R&D补贴、税收优惠对制造业企业实质性创新的影响。结果表明,财政R&D补贴和税收优惠总体上促进了我国制造业企业的实质性创新活动,但两者的作用效果存在差异,财政R&D补贴的激励效果明显优于税收优惠政策;与国有企业相比,非国有企业实质性创新行为对财政R&D补贴和税收优惠的刺激反馈更加灵敏,而基于制度安排的国有企业与政府政治联系紧密,弱化了财税政策效果,国有企业更偏向于"寻扶持"的策略性创新;从分层视角来看,具有"排他性"的财政R&D补贴对创新异质性企业的影响呈"单调递增"趋势,激励效果十分明显,而税收优惠的作用却呈"单调递减"趋势,激励效果明显弱于财政R&D补贴。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
范少萍 郑春厚 王召兵
首先分析文本分类的现状,根据文本分类算法的要求和稀疏表示分类算法(SRC)的思想,设计基于元样本的稀疏表示分类器(MSRC),并应用于文本分类研究。实验结果表明,该MSRC算法具有较好的文本分类效果,有助于提高基于内容的信息检索效率。
关键词：
文本分类 稀疏表示分类 元样本 MSRC
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文献计量分析
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