恒成立条件下参数问题的求解策略

所谓恒成立条件下参数的范围是指某个含参数的数学对象在给定条件下的参数允许取值的全体．求参数范围的本质则是根据条件寻求对参数的限制,再由这种限制得出参数范围．参数的范围一般用不等式表示,这样寻求对参数的限制可优先考虑,化归为关于参数的不等式（组）．当然,若所求为另一个变量的函数时,可考虑借助函数值域或范围．     

二端口网络的难点分析及应用

二端口网络是电路分析中的一个重要概念,在分析二端口电路时,感兴趣的是输入和输出端子之间的电流和电压关系．二端口电路本身的元件和连接关系决定了二端口的特定的参数．这些参数决定了输入输出之间满足的关系．从而知道了输入参数就可以得到输出参数．针对二端口短路参数的确定时容易出现的概念性错误进行分析,总结了分析方法,避免在参数确定时的错误．     

分离参数法在解题中的应用

分离参数法是求参数范围的一种简捷方法．就是通过分离参数，然后用变量和函数观点讨论主变量的变化情况，由此决定参数的变化范围．这种方法在解题中具有一种独特的魅力．     

分离参数法在解题中的应用

分离参数法是求参数范围的一种简捷方法．就是通过分离参数,然后用变量和函数观点讨论主变量的变化情况,由此决定参数的变化范围．这种方法在解题中具有一种独特的魅力．     

怎样选择参数求轨迹方程

求动点的轨迹方程是解析几何的重要内容之一．有时直接找动点坐标．x、y间的关系很困难，这时就要用到参数．参数法的关键在于参数的选择，困难之处在于消去参数．本文举例说明怎样选择参数可以使解法更简捷。     

参数取值问题的常见题型及求解策略

参数题型是历年高考试题的热点,由于含参数问题多是综合性强、解题思路隐晦,学生普遍感到棘手．加强对含参数问题的探究大有必要．本文就参数取值问题的常见题型及求解策略进行归纳探析,以飨读者．     

参数的四大作用

1．桥梁作用 巧妙地引入参数,可将不等式证明转化成对参数的讨论,使参数在不等式证明中起到桥梁作用．     

用好参数法解题特潇洒

作为一种重要的数学方法,参数法具有非常显著的解题功效．在解题中．若能恰当引入参数,这对揭示影响变化的各种因素之间的联系,消化问题的难点．促使问题的转化,都能起到意想不到的作用．下面举例剖析参数法在高中数学中的常见解题功能．     

电机部分参数的辨识方法

电机理论、电机模型以及电机参数辨识的方法在共同进步．随着电机辨识理论的发展，辨识方法的逐步完善，电机参数在现实中的应用十分广泛．同时电机参数辨识在电机控制中具有极其重要的意义．简要阐述几种当前典型的电机参数中的频响法、最小二乘法和卡尔曼滤波法等一些辨识方法的原理和框图．     

例谈直线参数方程及其应用

直线的参数方程是解析几何中的重要内容,新课程把参数方程列入到选修4—4的教学内容中,但教材的要求不高,整个参数方程的内容是5课时,要求较原来明显降低了,重点是了解参数思想的应用．由于参数方程表现出较大的灵活性和深刻性,也使直线的参数方程更显其特质,使其有了用武之地．下面就来谈谈直线参数方程给我们解题带来的便利．     

随机截尾寿命试验两参数Pareto分布的Bayes统计分析

利用随机截尾寿命试验数据,给出了两参数Pareto分布参数,可靠度和换效率的Bayes点估计及其置信限．     

逐步Ⅱ型寿命下逆Rayleigh分布参数的估计

在逐步Ⅱ型截尾样本下讨论了逆Rayleigh分布参数的估计问题,给出了参数的最大似然估计,并在三种不同的损失函数下给出了参数的Bayes估计和区间估计.最后给出了数值模拟的例子。     

Bayes线性无偏估计的稳健性

基于错误的先验假定下获得了线性模型下可估函数的Bayes线性无偏估计(BLUE),证明了在均方误差矩阵(HSEH)准则下BLUE相对于广义最小二乘估计(GLSE)的优良性,并导出了它们的相对效率的界,从而获得BLUE的稳健性.     

Causal Mediation Analysis With a Binary Outcome and Multiple Continuous or Ordinal Mediators: Simulations and Application to an Alcohol Intervention

We investigate a method to estimate the combined effect of multiple continuous/ordinal mediators on a binary outcome: (a) fit a structural equation model with probit link for the outcome and identity/probit link for continuous/ordinal mediators, (b) predict potential outcome probabilities, and (c) compute natural direct and indirect effects. Step 2 involves rescaling the latent continuous variable underlying the outcome to address residual mediator variance and covariance. We evaluate the estimation of risk-difference- and risk-ratio-based effects (RDs, RRs) using the maximum likelihood (ML), mean-and-variance-adjusted weighted least squares (WLSMV) and Bayes estimators in Mplus. Across most variations in path-coefficient and mediator-residual-correlation signs and strengths, and confounding situations investigated, the method performs well with all estimators, but favors ML/WLSMV for RDs with continuous mediators, and Bayes for RRs with ordinal mediators. Bayes outperforms ML/WLSMV regardless of mediator type when estimating RRs with small potential outcome probabilities and in two other special cases. An adolescent alcohol prevention study is used for illustration.     

Psychometric Properties of IRT Proficiency Estimates

Psychometric properties of item response theory proficiency estimates are considered in this paper. Proficiency estimators based on summed scores and pattern scores include non-Bayes maximum likelihood and test characteristic curve estimators and Bayesian estimators. The psychometric properties investigated include reliability, conditional standard errors of measurement, and score distributions. Four real-data examples include (a) effects of choice of estimator on score distributions and percent proficient, (b) effects of the prior distribution on score distributions and percent proficient, (c) effects of test length on score distributions and percent proficient, and (d) effects of proficiency estimator on growth-related statistics for a vertical scale. The examples illustrate that the choice of estimator influences score distributions and the assignment of examinee to proficiency levels. In particular, for the examples studied, the choice of Bayes versus non-Bayes estimators had a more serious practical effect than the choice of summed versus pattern scoring.     

污染数据线性回归模型的贝叶斯估计

本文研究线性回归模型中响应变量受到另一随机变量序列污染时,模型参数和污染系数的估计问题.利用贝叶斯统计原理,给出了污染系数的贝叶斯区间估计及模型参数估计.     

定数截尾试验下双参数指数分布刻度参数的经验Bayes估计

文章指出了文献[1]中的错误,给出了文献[1]所考虑的双参数分布刻度参数经验Bayes估计问题的正确结果。在三种不同的试验方案下进行了刻度参数估计问题的数值模拟,模拟结果表明本文的方法确实可行且精度较高。     

P,Q对称熵损失函数下的二项分布的参数估计

在P,Q对称损失函数下,讨论二项分布参数θ的Bayes估计及其容许性,并给出了多层Bayes估计具体形式和Bayes置信下限.     

一个基于朴素贝叶斯方法的RSS分类器

RSS是一种基于RDF／XML描述的全新的互联网信息获取方式。但目前,RSS文档的分类完全依赖于预先设定,对于适应用户多变的需求存在着明显的不足。朴素贝叶斯分类器是解决自然语言文本文档分类问题的最有效的方法之一。通过构造朴素贝叶斯学习器,用户可以构造出符合自己要求的RSS分类结构。实验结果表明,这种基于朴素贝叶斯方法的分类器。可以很好地实现对RSS文档的自动分类。     

基于贝叶斯的入侵检测

入侵检测技术在网络安全领域的应用越来越重要,它是网络安全防护的重要组成部分。提出将贝叶斯原理应用于入侵检测,把AI领域中的概念引入入侵检测,建立入侵检测的规划识别模型,尝试预测攻击者的下一步行为或攻击意图,从而起到提前预警的作用。用一实例说明了贝叶斯原理在入侵检测领域内的一些应用,提出了一个基于改进贝叶斯算法的新模型。该模型提高了入侵检测系统的完备性和准确性,能有效保障信息系统的安全。