线性回归M估计量的Wild Bootstrap方法研究

Wild Bootstrap是一种适用于回归方程中存在异方差时的再取样方法。本文通过线性回归Huber估计量的模拟研究,比较了不同的bootstrap方法,并验证了wild bootstrap方法在有限样本下的有效性。通过运用一种简单有限样本统计量对wild bootstrap加以修正,对于存在异方差性且基于固定设计的回归模型而言,wild bootstrap成为首选的重复抽样法。

探索建设内陆自由贸易港：四川机遇、路径及对策

为推动四川形成立体全面开放新格局,需要高水平贸易和投资的自由化、便利化新平台;为此,党的十九大报告明确提出,要“赋予自由贸易试验区更大改革自主权,探索建设自由贸易港”。因此,在“四向拓展、全域开放”立体全面开放的格局下,四川应该时不我待,未雨绸繆,抢抓机遇,积极探索建设中国特色、内陆特点、四川站位的自由贸易港。

以城乡社区消费新场景推进四川消费回补和潜力释放的思考与建议

新冠病毒疫情背景下,四川应该在城乡社区消费共同体中着力打造“少扎堆、非接触型”消费新场景的方式,以促进消费回补和潜力的释放。四川是人口大省,也是城乡社区大省。四川城乡社区消费共同体因为社区居民具有大致相同的消费模式、贴近社区群众、通过互联网+与供货商、服务商及平台线上线下有机衔接,已经成为推进消费回补和潜力释放的生力军。通过打造城乡社区“少扎堆、非接触型”的消费新场景,对其商业模式进行再造,不仅有助于供货商、服务商及平台获得更大的经济效益,促进消费回补和潜力释放,而且还将成为四川城乡完善重大疫情防控体制机制的社会消费基石。然而,打造社区“少扎堆、非接触型消费新场景”,促进新冠肺炎疫情背景下的消费回补和潜力释放,是一项庞大的系统工程,需要方方面面的协同与扶持,包括政府卓有成效的扶持、品牌的培育与品牌联姻、超级云助力、激发社区居民消费力、政府的有效监管以及引导城乡居民健康的消费行为等。

教育倦怠与新课程改革

弗鲁顿伯格于1974年首次描述和界定了"职业倦怠"这一现象,他用"倦怠"一词来描述那些服务于助人行业的人们因工作时间过长、工作量过大、工作强度过高所经历的一种疲惫不堪的状态。皮斯在1981年将"职业倦怠"定义为燃尽或耗尽个人的心智、生理、情绪等,其主要特征为疲乏、冷漠、理想幻灭、沮丧、显示个人已耗尽其能源或能量。尽管上述"职业倦怠"定义不统一,但我们仍可以发现其共同之处,所谓"职业倦怠",并非因身体劳累柔嫩所致而是来源于心理疲惫。

研制增氧机的自控启停装置

增氧机能增加水中溶氧量，曝除氨、氮、硫化氢等有害气体，同时促使底层水体交换，改善水质，加速池塘物质循环，从而保证鱼类在清新的环境中快速生长。它的出现，使我国的池塘养鱼发生了质的飞跃，从过去依靠池塘初级物质、能量的转换及利用发展到可以人为地控制水质等鱼类生活环境因素，强化鱼类生长，使池塘养鱼的产量有了提高。

动态缺失数据的聚类分析及在高血压诊断上的应用

动态血压监测的聚类结果与其他临床信息相结合,可探究不同的血压特征,从而实现更准确的诊断和更深入的研究.考虑到动态血压监测每次有多个测量值,并且由于不同原因导致存在缺失数据,本文结合凝聚层次聚类以及高斯混合模型提出了一种可以有效处理动态缺失数据的新聚类方法,其中的高斯混合模型通过EM算法加以求解.我们通过数值模拟验证了所提聚类方法的效果,并在一组真实动态血压数据分析中发现该聚类方法可以有效甄别隐匿性高血压的病例,从而为临床医生提供一个有效的诊断辅助工具.

部分线性可加分位数回归模型的多项式形式检验

部分线性可加模型是半/非参数统计中的常见模型.目前大多数研究围绕着模型参数的估计与推断以及变量选择问题,却对模型的特定参数形式的检验研究较少.然而在实际应用场景中,模型设定的错误有可能带来后续分析的谬误.本文关注于部分线性可加分位数回归模型中的多项式形式检验.我们首先提出基于B样条的两步估计法,并给出了相应估计量的渐近性质;接着我们研究了该模型中可加非参数成分的多项式形式与对应B样条基函数系数之间的联系,并基于这种关系创新性地提出了一种新的假设检验.数值模拟展现了该检验的优越表现,而实际案例的分析也给出了与社会观察颇为一致的结果.

无交叉多指标分位数回归模型中的估计与推断

在过去的30年中分位数回归模型的研究已十分深入.然而在实际的应用场景中,由传统估计方法所得到的分位数回归估计量,经常会在不同分位数水平上出现互相交叉的现象,这给分位数回归模型的实际应用造成了解释和预测上的困难.为解决这个问题,本文提出一种带单调约束的半参数多指标分位数回归模型的研究框架.首先将半参数多指标分位数回归模型与充分降维模型相结合,并利用两者间的联系获得指标估计量的相合估计.之后使用张量积样条方法拟合半参数模型在单调约束条件下的非参数结构.通过数值模拟的方式比较所提方法与现有可行方案所得结果在平均预测误差上的差异,实验结果和实际案例的结果都验证了本文所提出模型的可行性.