给定omess水平下生成单调OWA权值序列的3种方法

基于OWA算子和RIM模糊量化算子的性质，提出了在给定omess水平的情况下，生成单调OWA算子权值序列的3种方法，分别是等比OWA算子、等差OWA算子和基于修正的模糊量化算子的权值生成方法，与现有的大多数方法相比，该系列方法符合直觉且计算简单．该系列方法还可以使决策给出一定的初始条件，而得到其所期望形式的OWA权值序列，在一定程度上增加了决策的灵活性．每种方法都给出了具体算例以表明其有效性和合理性．     

给定orness 水平下生成单调OWA权值序列的3种方法

基于OWA算子和RIM模糊量化算子的性质, 提出了在给定orness水平的情况下, 生成单调OWA算子权值序列的3种方法, 分别是等比OWA算子、等差OWA算子和基于修正的模糊量化算子的权值生成方法. 与现有的大多数方法相比, 该系列方法符合直觉且计算简单. 该系列方法还可以使决策者给出一定的初始条件, 而得到其所期望形式的OWA权值序列, 在一定程度上增加了决策的灵活性. 每种方法都给出了具体算例以表明其有效性和合理性.     

一类正态分布应用题的简化解法

正态随机变量的取值范围为(-∞,∞),但在有些应用题中,需要限制x>a,且在求p{a＜x＜b}时可用p{x＜b}代之,本文通过一个实例,给出了这种解法的理论依据和求解条件.     

基于模糊OWA算子的PPP项目残值风险评价

通过文献研究法和专家问卷调查法,以某地下综合管廊PPP项目为算例,运用模糊综合评价法构建包含4个一级风险指标和18个二级风险指标的残值风险评价体系;模糊评价体系中引入有序加权平均算子(OWA)对各级指标赋权,以此减小赋权值中的极大值和极小值所带来的权值组不稳定影响.评价结果显示该PPP项目算例移交残值风险总体评价为"一...     

利用正态分布计算一类广义积分

概率统计中的正态分布是一个十分重要的分布,它的应用非常广泛,它的一些问题的处理与广义积分有着密切的联系,而某些广义积分又可以借助正态分布的有关概念、性质,方便地求出.本文从利用正态分布有关概念求解一类广义积分的讨论中,揭示了不同数学分支间的内在联系.     

一类算子方程的正算子解的刻画

在无限维Hilbert空间上研究了一类算子方程的正算子解存在的充分条件和必要条件以及正算子解的范围,并且用迭代的方法得到了方程的正算子解.     

正态分布及其扩展综述

本文综述了正态分布的最新发展状况,给出了正态分布的概念和公式,主要论述了正态分布的各种扩展,包括渐近正态分布、二元正态分布、离散正态分布、广义正态分布、对数正态分布、多元正态分布、广义逆正态分布、偏正态分布和截尾正态分布等,并论述了其最新进展和应用动态.     

一类Baskakov-Durrmeyer型算子

研究M．Heilmann[1]引入的Baskakov-Durrmeyer型算子Mn（f，x）及其线性组合Mn，r（，x）的逼近，给出了逼近的正逆定理和高阶导数的特征刻划定理．     

一类解析Toeplitz算子的换位子

本文用再生核方法刻画了Hardy空间H~2上的一类解析Toeplitz算子的换位子,同时也导出了文[1]的结果.     

一类算子方程的正解

主要通过正规锥的性质和半序的方法讨论了Banach空间中混合单调算子方程x=λA（x,x）＋B（x,x）正解的存在唯一性,其中A和B都是混合单调算子,λ为参数。     

П空间上算子矩阵的范数不等式

给出了П空间上算子矩阵范数不等式的两个定理．     

π空间上算子矩阵的范数不等式

给出了π空间上算子矩阵范数不等式的两个定理.     

多元正态分布概念的思维逻辑

多元正态分布是多元统计分析中的一个重要分布,其内容主要包括概念、性质、参数估计与假设检验等,其中概念是基础和前提,因此准确领会多元正态分布概念的思维逻辑非常有必要,该思维逻辑就是推广思想的运用。根据教学体会,阐述了多元正态分布密度函数的导出、合理性、参数含义及推广。     

经验似然在正态分布中的应用

正态分布为概率论中很重要的一种分布,在科学研究中有着重要的地位,该分布由均值和方差两个变量决定。常用的参数估计法为矩法估计和极大似然估计,经验似然作为一种新的估计方法,同样适用于其它常用的分布。     

数据的正态性检验方法

在进行数据的统计处理和统计检验时,往往假定数据来自于正态总体,因此对数据进行正态性检验十分必要.本文介绍了描述数据分布的QQ图及适用于小样本情形下数据正态性检验的夏皮罗-威尔克检验法和"Mudholkar"检验法.     

log-弱亚正规算子的Riesz幂等元和Weyl定理

研究了log-弱亚正规算子T的Riesz幂等元Eλ和T的Aluthge变换T的Riesz幂等元Eλ的性质,其中λ∈isoσ（T）。证明了EλH=EλH,Eλ是自伴算子,Eλ=Eλ和EλH=ker（T-λ）=ker（T-λ）,而且证出了Weyl定理对T及f（T）,f∈H（σ（T））都适合。     

关于测验成绩正态分布与偏态分布的思考

教育评价过程中,成绩的分布形态是由测验的目的、功能和评定标准,学生的能力素质和知识基础,教师和学生的积极能动性,学生群体规模的大小及学生的学习时间和效率等因素决定的。必须客观、全面地评价正态分布与偏态分布的利弊,在此基础上对两者加以有效整合,以提高测验的真实性和实用性,促成全体师生的共同努力,促进全体学生的共同发展。     

关于超几何分布的极限为正态分布的条件

本文讨论了在一定的条件下，超几何分布的极限是正态分布。     

正态性检验的几种常用的方法

正态分布是自然界中一种最常见的也是最重要的一种分布.因此,人们在实际使用统计分析时,总是乐于正态假定,但该假定是否成立,牵涉到正态性检验.在一般性的概率统计教科书中,只是把这个问题放在一般性的分布拟合下作简短处理,而这种＂万精油＂式的检验方法,对正态性检验不具有特效.鉴于此,该文从不同角度出发介绍正态性检验的几种常见的方法,并且就各种方法作了优劣比较,希望能对正态性检验感兴趣的实用和理论研究人员起到一定的参考与借鉴作用.     

正态分布在成绩评定中的一点应用

给出了正态分布在成绩评定中的一些应用。