两个均匀分布区间长度比的区间估计

从均匀分布的密度函数和分布函数出发,根据两个总体的独立性,利用微积分公式给出两个均匀分布区间长度比的估计量及其相关的性质。通过已构造的统计量得出了完善的两均匀分布区间长度比的区间估计。     

非齐次等式约束线性回归模型的条件岭估计的效率

利用文[7]提出的相对效率定义,研究文[8]、[9]非齐次等式约束线性回归模型回归系数的狭义条件岭估计和广义条件岭估计的效率,证明在一定条件下,狭义条件岭估计和广义条件岭估计的效率比约束最小二乘估计的效率高,并且广义条件岭估计的效率比狭义条件岭估计的效率高,从而进一步证明了在病态的模型中,有偏估计优于无偏估计。     

支持动态搜索区域的运动估计硬件结构设计与优化

提出一种支持动态搜索区域的可变块大小运动估计硬件结构,弥补固定大小搜索区域的不足,可同时降低外存带宽、计算复杂度和功耗.使用循环分布式存储结构来支持动态搜索区域的数据存取.此外,对耗时的SAD(sum of absolute differences)计算阵列进行均衡的流水线划分和加法逻辑优化.实现结果表明,相比同类设计,该设计以少量的吞吐率损失,换取面积效率和功耗效率的明显提高.     

被访者驱动抽样法在中国退役运动员群体调查中的应用

调查样本代表性对于研究结论的推广性具有重要的意义。如何找到一种新的方法,使抽样结果更接近总体抽样概率,这是中国退役运动员群体研究要解决的重要问题之一,被访者驱动抽样(RDS)为隐藏群体抽样提供了新的解决思路。本文首先对RDS方法的基本原理、应用程序、特点和使用注意事项进行了介绍,而后利用该方法对全国316名退役运动员进行了抽样调查,结果显示:总体招募情况良好,经过均衡性分析检验,利用RDS方法收集到的样本具有的较好的典型性和代表,可以对中国退役运动员总体进行估计。     

北京市城区房价与地价关系初探

研究房价与地价的关系,为制定合理的房地产调控政策提供科学依据。本文通过实地楼盘调查和收集得到了北京市城区2001年-2010年的地价和房价数据,采用统计回归及Granger因果分析法,对房价与楼面地价的关系进行了分析。结果表明：房价的增长拉动了地价的增长,地价又对房价产生推动作用。由于开发周期的影响,地价占房价的比例与从取得土地到售房经历的时间呈负相关关系,因此,研究地价与房价比例关系应以土地购买价格与销售房价来计算比较科学,地价占房价的比例总体呈上升趋势。我国地价在房价中所占的比例偏低,说明房价存在某种程度的＂虚高＂。开发商的高利润率、需求大于供给以及住房市场供给结构的不均衡均是房价＂虚高＂的主要原因。更多还原     

成本-效益分析及其应用

以成本－效益分析理论为基础，分析了衡量医疗保健计划效益的ＷＴＰ方法，提出了ＷＴＰ方法的变通策略以及用以衡量效益的社会权重的３种方法；研究了医疗保健计划的时间动态性，从理论上推导出“医疗保健计划的社会贴现率可通过资金的边际生产率进行计算”的方法。     

搜索引擎用户满意度研究的实证分析——以百度和Google中国为例

从用户的角度,建立搜索引擎用户满意度测评理论模型,构建搜索引擎用户满意度评价指标体系,以用户满意为标准对搜索引擎进行评价.最后应用问卷调查法以目前使用最为广泛的百度和Google中国搜索引擎门户为研究对象进行实证研究.并有针对性的提出搜索引擎的改进措施和发展方案,以期望提高搜索引擎服务水平,丰富其服务内容,最大限度的满足用户需求.     

一种基于k-最近邻的无监督文本分类算法

k-最近邻分类(KNN)是一种广泛使用的文本分类方法,但是该方法并不适用分布不均匀的数据集,同时对k值也比较敏感.本文分析了传统KNN方法的不足及产生这些不足的根本原因,并提出一种无监督的KNN文本分类算法(UKNNC).该方法先采用误差平方和准则自适应地从k个最近邻居所包含的各类别中挑选与输入文档于同一簇的部分邻居作为参照,然后根据输入文档对各类参照邻居核密度的扰动程度进行分类.实验证明该方法具有更高的分类质量,能够有效适用于分布复杂的数据集,同时分类结果对k值不敏感.     

一种提高室内定位精度的模糊逻辑方法

超宽带技术由于其精确的定时分辨率,在视距（LOS）和非视距（NLOS）混合环境中应用前景广阔。为提高跟踪精确度、消除与UWB跟踪系统测距数据集异常值,构建合适的误差抑制方法,提出一种误差抑制方法。首先对环境进行建模,分析LOS和NLOS环境中的信号参数;然后,采用基于模糊逻辑的两步自适应定位算法,分析和选择最佳测距数据,用于计算被跟踪设备的位置;使用模糊加权最小二乘估计（FWLSE）方法对非视距（NLOS）混合环境中的实际数据进行测试。实验结果表明,与其它已知算法相比,该方法定位精度显著提高18.28%,且在实际应用中易于实现。     

Weibull分布场合无失效数据的Bayes估计

Weibull分布场合无失效数据问题的诸pi = P(T≤ti) 的估计是其可靠性分析的关键,本文提出不完全的Beta 分布作为pi 的先验分布来对诸pi 作Bayes估计.