基于似然比检验的EWMA控制图

似然比统计量是比较常用的检验统计量。其基本假设是数据服从正态分布,基于极大似然估计得到统计量的基本形式。其对正态分布下数据位置参数和尺度参数的监测效果较好,但对于非正态分布下的具体表现不得而知。在此将似然比统计量与EWMA结合,并比较分析似然比统计量在不同分布下检测位置参数和尺度参数的表现。     

多天线频谱共享认知网络保密中断概率分析

针对单输入多输出认知无线电网络，研究了瑞利衰落信道下采用最大比合并时保密中断性能。在所研究的系统中，次用户发射机发送机密信息给另一个次用户接收机，次用户接收机配备多个天线并且采用最大比例合并多个接收信号。同时，拥有多个天线窃听者也采用最大比合并方案偷听次用户发射机和次用户接收机之间传送的信息。频谱共享下次用户发射机工作时必须保证主用户的服务质量。推导了保密中断概率的精确表达式，分析了系统保密中断概率渐近性能。仿真结果验证了分析的正确性。     

市场营销专业《市场调查与统计》过程性考核方法研究

市场调查与统计是市场营销专业的核心课程,旨在通过对学生的教学与管理,培养学生专业素养,增强实践能力,提高学生发现问题、分析问题和解决实际问题的能力。文章从市场营销专业课程培养目标及该课程的特点开始介绍,提出过程性考核方式的必要性,最后提出该课程在教学方法、考核方法等方面的改进措施。     

大数据时代统计抽样调查面临的机遇和挑战

在以往的调查工作开展过程中,抽样调查方法在组织开展样本统计工作的过程中发挥出了非常重要的作用。 但在大数据发展的新时代,抽样调查方法逐渐暴露出了许多的缺点。 尽管如此,在对于调查工作现实状况进行调研之后得知,抽样调查工作方法所发挥出的效用难以被其他的调查方法所取代,且在今后很长的一段时间里,抽样调查方法将会一直为调查工作的顺利开展做出贡献。 立足于大数据时代背景之下,文章对于抽样调查方法所面临的机遇与挑战展开了探究,以期能够助推抽样调查方法在未来的统计工作开展过程中得以广泛应用。     

乡村振兴背景下农村经济统计的优化发展

在乡村振兴战略的背景下,农村经济的统计工作显得尤为重要。乡村振兴旨在促进农村经济的发展,改善农民的生活水平,实现城乡经济社会协调发展。然而,传统的农村经济统计方法已经无法适应当前快速变化的经济环境和发展需求。因此,优化农村经济统计的发展,不仅能够提供准确的数据支持,还能为乡村振兴战略的实施提供有力的决策依据。     

论煤炭企业统计工作架构

统计工作是企业管理的重要内容,在保证企业可持续发展上发挥着不可替代的作用,尤其为我国经济发展提供能源的煤炭企业,更应注重统计工作。文章阐述了当前煤炭企业统计架构,分析了传统煤炭企业统计工作存在的问题,并提出了改善煤炭企业统计工作的有效策略。     

中银系短期理财产品收益率飙升

令年以来，随着资金面转暖，货币基金收益相继跳水，短期理财基金业绩却表现坚挺。Wind数据统计，3月7日，87只短期理财基金七日年化收益率均值为5．04％，高于同期可比176只货币基金4．70％的平均水平。而征这场业绩比拼中，中银基金旗下短期理财基金表现更是大放异彩。中证金牛金融研究中心最新数据显示，     

如何辨别开关插座优劣

据消防部门统计，最近几年电气原因引起的火灾已成为各类火灾事故之首，城乡居民住宅火灾中有很多都是与插座或线路有关。可见，开关插座的质量直接关系到居家安全，应科学选购墙壁开关插座产品。     

基于机器学习算法的车险索赔概率与累积赔款预测

保险费率厘定的核心工作是对保险损失的预测。在保险损失预测中,广义线性模型是目前使用最为广泛的主流方法,而机器学习算法则提供了一种新的选择。本文将支持向量机、神经网络和集成学习等机器学习算法应用于汽车保险的损失预测,建立了索赔发生概率的预测模型和累积赔款的预测模型,并与传统广义线性模型中的logistic回归模型和伽马回归模型进行了比较。结果表明,机器学习算法的优点是不依赖于分布假设,在一定程度上可以提高保险损失预测的精度,缺陷是比较耗时,建模过程中的人为干预较多,对使用者提出了更高的要求,且输出结果的可解释性不及广义线性模型。机器学习算法与广义线性模型在保险损失预测中各有优缺点,具有互补性,在实际应用中,可以根据不同的场景选择不同的方法。     

当前金融自由化对货币供给的影响研究北大核心CSSCISSCI

随着我国金融改革的深化、金融自由化的推进,各种金融创新层出不穷。其中,存款类金融机构的自由化创新在宏观上直接影响货币供给,对经济金融具有重大影响。本文以存款类金融机构自由化的路径为切入点,分析其对货币供给造成的影响,进一步提出未来金融自由化改革与货币供给调整的建议。