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时间序列分析在居民消费水平指数预测中的应用被引量：3: 2012年; 该文利用SAS统计软件对我国1978-2009年的居民消费水平指数数据进行分析,分别建立了ARIMA模型和Auto-Regressive模型,并给出了反映各个模型拟合精度的AIC值和SBC值,进而确立了一个反映居民消费水平指数变化规律的较优模型.最后,利用该模型对2010年到2014年的全国居民消费水平指数进行了预测.结果表明ARIMA((2),2,0)模型在短期预测中达到了较高的精度.; 蒙玉波; 关键词：时间序列分析居民消费水平 ARIMA模型

ρ混合序列下CVaR估计的渐近性质被引量：1: 2013年; 讨论了在样本为ρ混合序列的情形下,CVaR估计的强相合性和渐近正态性,并且给出了它们各自的收敛速度.; 罗中德杨善朝; 关键词：渐近正态性收敛速度

混合样本下非参数核回归估计的渐近性质被引量：2: 2018年; 本文在混合样本下讨论Priestley和CHAO(1972)提出的一类非参数核回归估计的渐近性质,在较弱的条件下证明了该估计的完全收敛性与强相合性.; 杨秀桃杨善朝; 关键词：完全收敛性强相合性

φ混合样本下频率插值密度估计的强相合性被引量：3: 2012年; Scott1985年提出频率插值密度估计,并在独立样本条件下证明其均方误差收敛速度快于直方图估计,且达到与密度核估计一样的速度,所以它是一种较好的密度估计。Carbon等1997年在α混合样本下证明频率插值密度估计的强相合性及其收敛速度,Nadia和Sophie2010年将其结果推广到多元情形。本文则是将这些研究推广到φ混合样本情形,证明频率插值密度估计的强相合性,获得较好的收敛速度,并减弱了结论的条件。; 杨善朝梁丹; 关键词：强相合性

基于经验欧氏似然的拟合优度检验被引量：5: 2012年; 本文借助经验欧氏似然构造一类新的拟合优度检验,并讨论在简单零假设下,检验统计量的极限分布;然后利用极大似然估计所得的参数估计量构造复合零假设下的检验函数,并讨论其极限性质;最后把所得的检验与已有的Pearsonχ2检验和KS检验进行模拟比较,模拟结果显示基于经验欧氏似然的检验比其他的检验有相对的优势:功效较高、计算简单等,在应用上更具有推广价值。; 张军舰詹欢晏振; 关键词：经验欧氏似然拟合优度检验

西部地区企业信息化关键驱动因素的实证研究被引量：3: 2013年; 在影响企业信息化建设成败的诸多因素中,存在着关键驱动因素,它们随着外界环境和企业自身内在条件的变化而不同。本文对地处西部欠发达地区的广西企业进行实证调研,运用主成分分析方法归纳出影响西部地区企业信息化建设的关键驱动因素主要有:企业对信息化的整体支持、企业的信息化管理水平、企业在信息化方面的技术实力、企业信息化的外部环境和企业间信息化互动。并且,通过与其他区域的信息化关键因素的对比分析,对西部欠发达地区的企业信息化建设提出相关建议。; 阳向军杨昕韦沅沁; 关键词：企业信息化关键驱动因素主成分分析

LNQD样本最近邻密度估计的相合性被引量：1: 2012年; 本文在LNQD样本下研究最近邻密度估计的相合性,给出弱相合性、强相合性、一致强相合性以及它们的收敛速度的充分条件,同时研究了失效率函数估计的一致强相合性。; 崔永君杨善朝梁丹; 关键词：最近邻密度估计相合性

ρ混合过程下变窗宽局部M-估计的强相合性: 2011年; 考虑到在实际应用中,运用变窗宽局部M-估计进行非参数估计时,所收集到的数据有时并非独立样本,而可能是一些混合样本.因此,本文就观测数据为ρ混合过程的条件下,讨论了变窗宽局部M-估计的强相合性,并给出两个具有较弱假设条件的定理.; 罗中德杨善朝; 关键词：变窗宽局部M-估计强相合性

Exponential Inequality for a Class of NOD Random Variables and Its Application被引量：1: 2011年; In this paper,an exponential inequality for weighted sums of identically distributed NOD （negatively orthant dependent） random variables is established,by which we obtain the almost sure convergence rate of which reaches the available one for independent random variables in terms of Berstein type inequality. As application,we obtain the relevant exponential inequality for Priestley-Chao estimator of nonparametric regression estimate under NOD samples,from which the strong consistency rate is also obtained.; XING GuodongYANG Shanchao

NOD序列样本分位数的Bahadur表示被引量：5: 2013年; Bahadur表示对于样本分位数估计的大样本性质的研究有着重要作用,Ling对NA样本证明了样本分位数估计的Bahadur表示及其收敛速度n 1/4(log n)1/2.本文在更广泛的NOD样本下利用指数不等式证明样本分位数的Bahadur表示,获得了更快的收敛速度n 1/2(log n log log n)1/2.由于NA样本是NOD样本的特例,所以我们的结论有效地推广和改进了Ling的结论.; 梁丹杨善朝蒙玉波; 关键词：样本分位数 BAHADUR表示

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