基于奇异谱分解的玉米价格多尺度组合预测

为提高玉米价格预测精度,基于分解-重构-集成思想,构建一个基于奇异谱分解的多尺度组合模型。首先对原始序列进行奇异谱分解,并用对角平均法将分量序列重构,用作单个模型的输入,最后用BP神经网络对各单一模型输出进行非线性集成。对比分析了分别将原始序列、重构序列作为输入,各单一模型和多尺度组合模型的预测效果。结果表明,该研究所建模型要优于各单一模型。基于价格总体趋于平稳的情况,政府应结合实际情况适当采取措施以保障玉米价格的持续稳定。

统计学专业校企协同育人的现状与对策研究

教育部在《关于全面提高高等教育质量的若干意见》（教高[【2012】4号）[1]中提出要＂探索建立校校协同、校所协同、校企（行业）协同、校地（区域）协同、国际合作协同等开放、集成、高效的人才培养新模式＂,尤其是党的十八大报告明确提出＂全面实施素质教育,深化教育领域综合改革,着力提高教育质量,培养学生社会责任感、创新精神、实践能力＂后,各高等院校已充分认识到校企协同的人才培养模式是提高高等教育质量,提升大学生实践能力与创新能力的有效途径。

基于双正态假设的最大加权Youden指数SROC模型

现存的诊断试验meta分析方法均基于各研究报告的灵敏度和特异度信息进行分析汇总,而忽略了研究者报告的病例及对照人群的分布信息.在研究数较少的meta分析领域,若能利用更多的信息进行分析势必会增加结果的可信度.本研究在双正态分布假设下,利用各研究报告的灵敏度和特异度以及分布参数信息,基于最大加权Youden指数最佳诊断界值相关理论,构建新的综合受试者工作特征(summary receiver operating characteristic, SROC)模型,用于计算出不同诊断界值下灵敏度与特异度的合并值.