LNQD随机变量序列生成的移动平均过程的完全收敛性

设{Yi;-∞<i<+∞}为同分布的LNDQ序列,{ai;-∞<i<+∞}是一个绝对可求和的实数序列,定义移动平均过程Xk=∑∞i=-∞ai+kYi,k 1,论证了{Xk;k 1}部分和序列的完全收敛性。

基于小波方法的时频域分析

运用连续小波分析的方法进行时频分析研究,并运用该方法研究了中国电力消费和经济增长之间的关系。小波分析可以提取时频局部化信息,因此可同时考察两个序列随频率和时间变化的联动和因果关系。研究发现,电力消费和经济增长之间的联动和因果关系随着频率和时间而变化。在大部分时间段内,两个序列间存在较强的正相关性。从频率角度看,短期内存在从电力消费到经济增长的因果关系,长期内更多是经济增长影响电力消费。

基于优化方法的GM(1,1,λ)模型

对GM(1,1)模型背景值进行分析,给出了GM(1,1,λ)模型,利用MATLAB优化函数进行单值λ优化和多值λ优化得到λ的最佳取值,最终求解出该模型.

具有部分缺失数据混合几何分布总体的参数估计

在部分数据缺失情形下,研究混合几何分布总体参数的矩估计,证明了此估计量的强相合性及其渐近正态性质.通过随机模拟,给出不同样本容量下总体参数估计的均方误差,模拟结果显示均方误差较小,说明此方法具有可行性.

基于连续小波变换的房价与股价因果及联动关系

房地产市场和股票市场是两个非常重要的市场,在我国经济和金融发展中发挥了关键性的作用。利用小波变换方法研究中国房价与股价之间的联动和因果关系,结果发现:2002年之后的中短周期内,房价和股价具有明显的联动性,说明两个市场之间的联系比较紧密;长周期内房价领先于股价,对股价具有显著影响作用。因此从长期看,房价变化带来的信贷价格效应对股价影响较大。

正相协序列生成的平均移动过程的Davis大数定律的精确渐近性

{εt；t∈N^＊}是一严平稳零均值正相协随机变量序列,0〈Eε1^2〈∞,σ^2=Eε1^2＋2∑j=2^∞Eε1εj,0〈σ^2〈∞.{aj；j∈N}是一实数序列，且∑j=0^∞｜aj｜〈∞．定义移动平均过程Xt=∑j=0^∞ajεt-j,t≥1,令Sn=∑t=1^nXt,n≥1.假设对某个δ′〉0有E｜ε1｜^2＋δ′〈∞，对某个ρ〉0有μ（n）=O（n^-ρ）．给出了∑n=1^∞（logn）^δ/bP{｜Sn｜≥ε√nlogn}当ε→0时的精确渐近性．

一个不等式的五种证法

在x1,x2,…,xn皆为正数,且x1·x2·…·xn=1的条件下,分别使用平均值定理、Jensen不等式、Lagrange乘数法以及借助不等式ex≥1＋x的方法,证明出x1＋x2＋…＋xn≥n.

正相协序列生成的平均移动过程的Baum-Katz大数定律的精确渐近性

设{εt；t∈N＊}是一严平稳零均值正相协随机变量序列，0〈Eε1^2〈∞,及σ^2=Eε1^2＋2∑j=2^∞Eε1εj,0〈σ^2〈∞,{aj;j∈N}是一实数序列，并且∑j=0^∞｜aj｜〈∞，定义移动平均过程Xt=∑j=0^∞ajεt-j,t≥1，令Sn=∑t=1^nXt,n≥1,假设对某个δ＇1〉0有E｜E1｜^2＋δ＇〈∞，对某个ρ〉0有u（n）=0（n^-ρ），给出了∑n=1^∞ n^r/（p-2） P{｜Sn｜≥εn^1/p},∑n=1^∞ 1/n P{｜Sn｜≥εn^1/p}当ε→0时的精确渐近性。

PA序列Davis大数定律的精确渐近性

设{Xi;i≥1}是一严平稳零均值PA随机变量序列,EX1^2〉0,σ^2=EX1^2＋2 ^∞∑j=2 EX1Xj,并且0〈σ^2〈∞.令Sn=^n∑i=1 Xi,n≥1.利用部分和Sn的弱收敛定理,证明了当ε→0时,^∞∑n=1 （logn）^δ/n P{Sn≥ε√nlogn}的精确渐近性成立.

变换下回归模型的似然估计

研究了对响应变量作变换后成线性回归模型的参数估计问题．当变换是非参数时，用分段线性函数来逼近非参数变换，把非参数问题化成参数问题．当变换是参数时，求出了似然估计的显示解并证明了其强相合性。同时讨论估计的条件分布．

具有异方差的线性混合模型参数的谱分解估计的几点注记

本文对具有异方差的线性混合模型参数的谱分解估计在实际应用中的问题做了几点注记,并给出了在G,R未知时,一阶自回归误差和半相依线性模型的一种方差参数估计方法。

m相依随机元列的移动平均过程的完全收敛性

给出2型空间中m相依随机元列当m=1时的移动平均过程的完全收敛性成立的一个充分条件.

H矩阵的实用判定条件

给出了H矩阵新的实用判定条件,同时得到矩阵非奇异的一个判定条件.

转变人才观,发展现代职业教育

现代职业教育要想获得好的发展,就要转变原有的人才观,树立和落实发展科学的人才观,以适应新时代需求,培养合格的全方位人才。