Cox-Stuart及Wilcoxon符号秩检验在产品质检中的应用

非参数检验是一种优良的检验方法。以汽车生产流水线为例,首先运用Cox-Stuart趋势检验对同批产品进行全项指标的合格性检验,其次利用Wilcoxon符号秩检验对产品的单项指标进行质量检验。根据检验结果找出生产线中存在的误差环节,以此突出两种检验方法的优点。针对模型提出进一步的改进优化,使其更好地应用于实际问题。

用Wilcoxon符号秩检验来评价涨薪的有效性

应用Wilcoxon符号秩检验方法来检验组织员工涨薪前后的产品产量的变化，是验证工资激励效果的有效手段。本文通过一个例子来说明Wilcoxon符号秩检验过程，并结合保健-激励理论对结果进行分析，并指出在管理中的应用。

航标灯质参数漂移的显著性检验──Wilcoxon符号秩检验应用

应用Wilcoxon符号秩检验原理来检验航标灯质参数的漂移，是保证产品质量的有效手段。这种检验手段将被广泛推广至航标产品生产中各个重要质量控制点。

一种基于符号秩检验的协作盲频谱感知算法

针对认知无线电频谱感知中能量检测算法和特征值类算法的设计局限性,提出了一种基于Wilcoxon符号秩检验的协作多节点频谱感知算法。利用主用户不存在时各次用户之间的相关系数的分布函数偶对称特性,将频谱感知问题转化为一种非参数分布检验问题,使用Wilcoxon符号秩对次用户信号的统计协方差矩阵上三角元素计算检验统计量来实现频谱感知。利用仿真方法,对多单个主用户、4个次用户进行了实验,结果表明,该算法的检测概率优于能量算法及特征值类算法,且不需要授权用户信号以及噪声的先验信息。

基于非参数秩检验的班风对成绩的影响研究

大学班级的班风可以反映班级的整体风貌与个性特点,对班级的未来发展有着导向作用,好的班风对大学生的成长也具有促进作用。成绩是学生学习效果的体现,本文应用非参数检验中的符号检验和Wilcoxon符号秩检验对班级与成绩的关系进行了分析,结果表明学生成绩与班级、年级因素关系显著。并在此基础上,分别针对学校、辅导员老师、班委及学生本身提出相关建议,旨在营造优良班风,以班风促学风。

不同融资方式下的科技企业并购绩效比较研究——基于因子分析与Wilcoxon符号秩检验的实证分析

随着科技创新创业的蓬勃兴起,并购正在成为科技企业外延式发展的重要方式。作为以高风险、高对价为特征的资产交易,采用何种融资策略无疑是科技企业并购中首当其冲面对的问题。本文以沪深主板和创业板上市的科技企业为研究对象,对2011-2014年发生并购行为的92家有效样本公司,重点采用因子分析法和针对企业个体层面的Wilcoxon符号秩检验法,实证分析科技企业并购的财务绩效,并针对不同的融资方式进行分组比较分析。检测结果表明:(1)并购行为总体上能提升科技企业的综合运营绩效,尤其是短期绩效,但可持续性不强,企业运营绩效的变化呈现出先扬后抑的明显特征;(2)对于不同的融资方式,企业运营绩效的具体变化有所不同,先扬后抑的转化时点各异,转化强度亦各异,并具有明显的规律性,采用股权融资方式的企业表现最好,采用留存收益方式的最差,采用债权融资方式的居中,三类企业综合绩效由升转降的时点依次前移,逆转的程度依次加强;(3)本文的检测结果与西方学者创立的企业融资相关理论并不完全吻合,并未明显看到"股权融资传递出的是企业负面信息"以及"负债行为对企业管理者具有监督和激励作用令其提高组织效率",更没明显看到"企业需外部融资时优先考虑债务融资然后才是权益融资"。本文率先关注了科技企业并购中的融资方式问题,期望本文的研究结果对于进一步探索这些现象的背后原因、探索科技企业的健康发展策略能够带来一些启示。

基于统计检验的企业生命周期判定方法比较

文章选取32家中国上市汽车企业作为研究对象,分别用综合指标法和主成分分析法对企业所处生命周期进行判定,再利用Wilcoxon符号秩检验和kappa一致性检验对两种判定结果进行检验对比,从而得出结论:综合指标法和主成分分析法均科学有效,但在具体应用时各有所长。Wilcoxon符号秩检验和kappa一致性检验叠加运用效果较好,且检验结果具有一致性。

重大突发公共卫生事件对海洋产业的影响评估——以新型冠状病毒感染为例

推动海洋产业高质量发展是实现海洋强国战略的必由之路。通过考察新型冠状病毒感染对海洋产业的影响,首先采用事件研究法评价了新型冠状病毒感染对海洋产业上市公司股票收益率的影响,其次以因子分析法直接评价了新型冠状病毒感染对海洋产业上市公司财务绩效的影响,并以wilcoxon符号秩检验对感染前后财务绩效动态变化的显著性进行检验。结果表明:2020年1月13日至2020年3月24日,海洋产业上市公司股票收益率受到了严重的负面影响,并且累计负面影响不断加剧。在海洋细分产业中,对海洋第三产业上市公司股票收益率的负面影响最为严重,对海洋第二产业上市公司股票收益率的累计负面影响最为严重。此外,新型冠状病毒感染对海洋产业上市公司财务绩效的负面影响呈现出阶段性特征,但主要集中在一季度,病毒感染后一季度海洋产业上市公司的盈利能力和综合财务绩效显著低于新型冠状病毒感染前。

基于Wilcoxon符号秩检验的临床常用中药饮片剂量调查分析

目的对临床常用中药的剂量进行调查,为研究和规范中药饮片剂量并确定其合理的剂量范围奠定基础。方法通过调查处方,采用统计学软件对常用中药的用药频次、剂量区间进行分析,并采用Wilcoxon符号秩检验的方法将常用中药的剂量和药典剂量进行对比。结果确定了常用中药的用药频次和剂量区间:主要集中于[9,12)、[12,15)、[15,18)和[30,+∞)四个区间;超过75%的常用中药的剂量超出了2010年版《中国药典》剂量的高限。结论应对常用中药的剂量进行深入研究,以确定常用中药合理的剂量范围从而保证《中国药典》的权威性及对临床的指导作用。

混合随机反向学习和高斯变异的混沌松鼠搜索算法

针对松鼠搜索算法(SSA)易陷入局部最优、过早收敛等问题,提出一种混合随机反向学习和高斯变异的混沌松鼠搜索算法(RGCSSA)。该算法通过Tent混沌映射初始化策略生成混沌初始种群,增强初始种群分布的均匀性,实现对解空间更高效的搜索;采用非线性递减的捕食者概率策略,平衡SSA的全局搜索和局部开发能力;利用位置贪婪选择策略在迭代过程中不断保留种群中的优势个体,以提升算法收敛速度;引入随机反向学习和高斯变异策略,在增加种群多样性的同时提高算法跳出局部最优的能力。使用10个不同的基准测试函数进行仿真实验,并利用Wilcoxon符号秩检验验证所提算法的寻优性能,结果表明,RGCSSA算法在求解精度、收敛速度和稳定性等方面均有极大提升。

基于突触巩固机制的前馈小世界神经网络设计

小世界神经网络具有较快的收敛速度和优越的容错性,近年来得到广泛关注.然而,在网络构造过程中,随机重连可能造成重要信息丢失,进而导致网络精度下降.针对该问题,基于Watts-Strogatz(WS)型小世界神经网络,提出了一种基于突触巩固机制的前馈小世界神经网络(Feedforward small-world neural network based on synaptic consolidation,FSWNN-SC).首先,使用网络正则化方法对规则前馈神经网络进行预训练,基于突触巩固机制,断开网络不重要的权值连接,保留重要的连接权值;其次,设计重连规则构造小世界神经网络,在保证网络小世界属性的同时实现网络稀疏化,并使用梯度下降算法训练网络;最后,通过4个UCI基准数据集和2个真实数据集进行模型性能测试,并使用Wilcoxon符号秩检验对对比模型进行显著性差异检验.实验结果表明:所提出的FSWNN-SC模型在获得紧凑的网络结构的同时,其精度显著优于规则前馈神经网络及其他WS型小世界神经网络.

基于最优交叉的广泛学习粒子群优化

粒子群优化算法实现简单、便于操作,近年来已被广泛应用于资源分配等大规模复杂问题,但算法收敛速度慢、求解精度低等问题也制约着其进一步应用。针对以上问题,引入遗传算法的染色体交叉特性,结合广泛学习粒子群优化算法,提出一种基于最优交叉的广泛学习粒子群优化算法。通过全局最优粒子位置与个体历史最优位置执行最优交叉操作得到更优个体,加快算法收敛速度,提高对问题的求解精度。基准测试函数实验结果表明,该算法相较原算法具有更快的收敛速度和优化精度,同时Friedman检验和Wilcoxon符号秩检验结果表明,基于最优交叉的广泛学习粒子群优化算法具备较好的稳定性,优化精度和收敛速度有了较大提升。

具有广泛学习策略的回溯搜索优化算法

回溯搜索优化算法(backtracking search optimization algorithm,BSA)是一种新型的进化算法。同其他进化算法类似,该算法仍存在收敛速度较慢的缺点。针对这一问题,在详细分析该算法原理的基础上,提出了具有广泛学习策略的改进算法。为了充分利用种群搜索到的较优位置,该策略首先利用提出的最优学习进化方程,通过与引入的随机进化方程之间随机选择来提高算法的收敛速度和搜索精度;另一方面,该策略利用提出的最优学习搜索方程,通过控制种群的搜索方向,促使种群尽快收敛至全局最优解。最后对20个复杂测试函数进行了仿真实验,并与其他3种目前流行的算法进行了比较,统计结果和Wilcoxon符号秩检验结果均表明,所提出的改进算法在收敛速度以及搜索精度方面具有明显优势。

基于非参数统计的生物启发式优化算法性能评估

由于生物启发式优化算法性能评估方法存在单一性、片面性且无法进行统一地检验分析问题,从而严重影响了对优化算法性能的深入研究而导致各类优化算法无法准确地应用于解决实际问题。针对这一问题,利用非参数统计检验中典型的Wilcoxon符号秩检验和Quade检验方法,对5种生物启发式优化算法在36种测试函数条件下的仿真结果进行检验分析。测试结果表明:上述检验方法能够有效地对不同类型的优化算法性能进行分析比较,JADE算法相比于其他4种算法,在收敛速度及搜索精度方面表现最优,而GWO算法在精度稳定性方面相比于其他4种算法表现出较优的性能,对各类生物启发式优化算法优化性能的评估与比较提供了新的思路。

基于和声搜索算法和相关向量机的网络安全态势预测方法

针对当前网络安全时变性、非线性、预测评估难的现状,提出一种基于和声搜索算法和相关向量机(HSRVM)的网络安全态势预测方法,以弥补现有预测方法在预测精度方面的不足。在预测过程中,首先对网络安全态势样本集进行归一化处理和相空间重构;然后,通过利用和声搜索(HS)算法搜索相关向量机(RVM)最优的超参数,以得到预测精度和速度都得到提升的网络安全态势预测模型;最后,采用Wilcoxon符号秩检验验证模型预测性能之间的差异性。仿真实例表明,所提预测方法的平均绝对百分误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为0.495 75和0.020 96,预测性能优于改进和声搜索(IHS)算法优化的正则极速学习机(RELM)预测模型和PSO算法优化的支持向量机回归(PSO-SVR)模型,Wilcoxon符号秩检验结果显示预测性能之间具有显著的差异性。所提预测方法能够较为精确描述网络安全态势变化规律,有利于网络管理者及时掌握网络安全态势变化趋势。

网络环境下基于合作学习理论的自主学习监控实证研究

英语自主学习对培养学生语言学习能力和认知水平有极大促进作用.但作者发现学生在使用学院购买的自主学习平台过程中由于缺少有效监督,并没有达到预期效果.在分析了常见的几种监控方案后提出基于合作学习理论的监控方案,目的在于让学生相互监督共同完成既定任务并能提高学生自主学习兴趣.介绍了相关理论,并详细阐述了实验方法.通过实验数据的分析表明:该方案对于提高学生外语自主学习能力,能有效监督学生自主学习过程中的违纪行为.

对称相对熵测验等值法

在项目反应理论(IRT)框架下讨论测验等值问题,给出了对称相对熵等值法(SRE)及其计算公式,讨论了它的一些基本性质,进行了大量蒙特卡洛模拟.找到了一个客观的可以对不同等值方法全面进行比较的方法,将SRE与国际上流行的Stocking-Lord测验特征曲线等值法(SL)、以及IRT等值史上较早提出的Haebara项目特征曲线等值法(H)进行对比.Wilcoxon符号秩检验模拟结果表明:在Samejima等级评分模型下,SRE总比SL和H表现更优越;在0-1评分模式的2参数Logistic模型下,SRE也不比SL差,而SRE和H各有千秋.

中国各省市投资环境的统计分析

综合利用主成分分析法和因子分析法两种评价方法,对我国31个省市、自治区的投资环境进行排序和分类,为规划各地区的投资环境提供了一定的科学依据。两种评价方法的综合运用克服了单一评价方法的片面性,评价结果较为全面客观。

基于SPSS的中国各省市投资环境的分析

文章综合利用主成分分析法和因子分析法两种评价方法,对我国31个省市、自治区的投资环境进行排序和分类,并进行了Wilcoxon符号秩检验。以期为投资主体选择投资区位及各省区改善投资环境提供参考。两种评价方法的综合运用克服了单一评价方法的片面性,评价结果较为全面客观。