熵损失函数下几何分布可靠度的Bayes估计

本文在几何分布的先验分布为幂分布时研究了其在熵损失函数下,可靠度的多层Bayes估计及其容许性,给出了可靠度的多层Bayes估计的计算公式.通过实例验证,在熵损失函数下计算出的几何分布可靠度的多层Bayes估计是稳健的,并进一步表明在熵损失函数下计算出的几何分布可靠度的多层Bayes估计值比其在平方损失函数下算出的结果精度更高.

几何分布可靠度的Bayse估计

本文在几何分布可靠度的先验分布为幂分布时,给出了其在熵损失函数下的E-Bayes估计公式和多层Bayes估计公式。通过实例验证,这两种估计公式都是稳健的,并进一步表明了在熵损失函数下计算出的几何分布可靠度的E-Bayes估计值比多层Bayes估计值的精度更高,稳健性更好,计算简单,便于应用。

Q对称熵损失下几何分布的参数估计

研究几何分布的先验分布为幂分布时,在对称熵损失函数下给出了其可靠度的多层Bayes估计,并根据实际数据说明了该估计是稳健的。

不同先验分布下几何分布参数的E-Bayes估计

研究几何分布可靠度的先验分布分别为β分布和幂分布时,在熵损失函数下给出了可靠度的EB估计,并结合实际数据比较了两种先验分布下估计值的精度.

我国现代服务业高质量发展评价体系的构建及实证分析

现代服务业作为经济发展的主要动力,其高质量发展是顺应新时代的必由之路。本文首先界定了现代服务业和高质量发展的经济内涵,其次在五大新发展理念的基础上,构建了我国现代服务业高质量发展的评价指标体系,接着建立了基于熵权法的加权灰色关联分析评价模型,然后运用该评价体系对2012—2019年我国现代服务业高质量发展的情况进行实证分析。结果表明:从整体上看其发展势头比较迅猛;数量规模、绿色生态、和谐生活维度呈现出稳步上升的趋势;经济效益、创新潜能维度呈现出波动中上升。最后提出改进建议:优化现代服务业内部结构,提高经济效益;加大科技投入力度,提升创新潜能;加快城市化进程,促进绿色生态和和谐生活的稳步发展。

不同损失函数下几何分布参数的EB估计

当几何分布可靠度的先验分布为幂分布时,推算出了Linex损失函数下其可靠度的Bayes估计,用反证法证明了该估计的唯一性,推算论证了该估计风险有限和可容许性。根据E-Bayes估计的定义推算出了Linex损失函数下几何分布可靠度的EB估计。结合实际数据比较了熵损失函数和Linex损失函数下几何分布可靠度E-Bayes估计值的稳健性和精度并得出有效结论。

基于南充市生产总值(GDP)的灰色预测与因素分析

本文对2005-2012年南充市生产总值(GDP)、第一、二、三产业的增加值的数据进行了分析,根据数据的特征,采用灰色GM(1,1)模型对四类数据建立了预测模型,获得了较高的精度,并利用灰色关联分析,分析了南充市各产业增加值对GDP的影响程度.

灰色模型GM(1,1)的一种新优化方法

根据灰色系统理论的新息优先原理,提出了将X(1)的第n个分量作为灰色微分模型的初始条件与优化背景值相结合的方法,对GM(1,1)模型进行了改进,改进后的模型既适用于低增长指数序列建模,也适用于高增长指数序列建模,尤其是对高增长指数序列,改进的GM(1,1)模型的模拟精度与预测精度都有提高,即使在发展系数|a|大于2时,新模型的拟合精度仍然很高.