样本数据缺失情形下泊松过程的强度估计和检验

文章讨论了样本数据缺失情形下泊松过程的强度估计和检验问题。用极大似然估计、矩估计法和最小二乘估计法对强度进行估计,分别得出了极大似然估计强度的迭代方法,矩估计值及最小二乘估计值。证明了矩估计值和最小二乘估计值的无偏性和相合性,导出了其统计量的极限分布。最后,对两个Poisson过程的差异进行了假设检验同时给出渐近置信区间。     

A Simulation Study of Joint Uses of Data Envelopment Analysis and Statistical Regressions for Production Function Estimation and Efficiency Evaluation

A previous paper by Arnold, Bardhan, Cooper and Kumbhakar (1996) introduced a very simple method to estimate a production frontier by proceeding in two stages as follows: Data Envelopment Analysis (DEA) is used in the first stage to identify efficient and inefficient decision-making units (DMUs). In the second stage the thus identified DMUs are incorporated as dummy variables in OLS (ordinary least squares) regressions. This gave very satisfactory results for both the efficient and inefficient DMUs. Here a simulation study provides additional evidence. Using this same two-stage approach with Cobb-Douglas and CES (constant elasticity-of-substitution) production functions, the estimated values for the coefficients associated with efficient DMUs are found to be not significantly different from the true parameter values for the (known) production functions whereas the parameter estimates for the inefficient DMUs are significantly different. A separate section of the present paper is devoted to explanations of these results. Other sections describe methods for estimating input-specific inefficiencies from the first stage use of DEA in the two-stage approaches. A concluding section provides further directions for research and use.     

基于单片机的智能数据采集系统

随着经济的飞速发展和科学技术水平的不断提高,智能数据采集系统在工业生产以及科学研究中得到了广泛的应用。在信息化时代,数据和信息无疑成为一种重要的资源,而数据采集系统的出现更是进一步促进了人机交互、对设备的自动检测控制等的实现,为现代化工业生产提供了方便。本文将分析基于单片机的智能数据采集系统的研究必要性,阐述基于单片机的智能数据采集系统的设计要点及其具体方法,以期对基于单片机的智能数据采集系统的改造和创新做出应有的贡献。     

基于考勤系统的数据比对功能的实现

高职院校学生在企业进行实习过程中,指导老师的考勤记录可能会与企业的考勤记录产生矛盾。文章以学生考勤管理系统为背景,探讨了在.net开发环境下,SQL Server数据库中数据表间数据比对功能的实现。该比对功能能够快速显示教师记录考勤与企业记录考勤矛盾之处,减少了人工比对带来的繁重的工作量,提高工作效率。     

基于数据挖掘的导诊专家系统结构研究

论述了开发导诊专家系统的必要性,及导诊专家系统要具有的功能,说明导诊专家系统的知识主要来源于对各医院临床信息系统(CIS)数据库进行数据挖掘的结果,并给出数据预处理的方法步骤,最后给出导诊专家系统的结构。     

The Use of Data Envelopment Analysis with Probabilistic Assurance Regions for Measuring Hospital Efficiency

This paper uses Data Envelopment Analysis (DEA) for an estimation of the cost efficiency of 70 Danish hospitals. The analysis relates to a cost function based on 483 outputs in combination with a set of probabilistic assurance regions defined by the cost distributions for each output. It is demonstrated that the probabilistic assurance region approach allows for (i) a frontier estimation in the full output space, i.e., no fixed aggregation is required, and (ii) a controlling of the variation in heterogeneity of the output clusters, in casu Diagnosis Related Groups. The likelihood of the estimated efficiency score for a given hospital can be measured based on the sensitivity of the score w.r.t. the probability levels used in the specification of confidence intervals for the probabilistic assurance regions.     

基于面板数据的我国制造业R&D投入对专利产出的影响实证分析

基于2000年-2005年制造业29个行业的数据,运用面板数据模型实证研究了我国制造业R&D投入对专利产出的影响。结果表明:我国制造业各行业R&D经费投入对专利产出的影响显著,技术密集度较高的行业R&D经费投入弹性系数较高,反映了这些行业存在着较大的技术创新机会;而R&D人员投入弹性系数较低,说明我国制造业行业存在着冗员现象。针对分析结果,我们提出了相应的对策建议。     

基于数据挖掘的物流信息系统研究与设计

首先,介绍了现代物流管理对信息技术的迫切需求,指出物流管理信息化是电子商务的必然要求;然后,阐述了数据挖掘技术用于物流管理的优势;最后,在论述基于数据挖掘物流信息系统结构和特点的基础上,分析了系统建设中相关的关键技术。     

基于大数据的大财政系统建设研究

在现代化的财政制度当中,大数据是建设信息化财政的重要支撑。论文从大数据的概念入手,分析大数据应用于财政当中表现出来的新特点,理清财政信息化发展的阶段,明晰大财政系统的定义和特点。接着探讨大财政系统的应用价值所在,主要表现在以下三个方面:实现对财政资金的动态监控、提高信息化财务管理能力、对于财政收支和财政风险进行预测。最后提出在大数据背景下建立大财政系统的有效策略。     

战时无人配送数据集成系统设计

为推进军事配送智能化、无人化发展进程,实现战时无人配送数据的有效管理,针对战时无人配送数据体系结构复杂、数据来源多样的实际特点,以云存储集成框架为核心,利用数据仓库技术进行数据处理与分析,设计战时无人配送数据集成系统,为数据集成与数据应用提供技术支撑。     

基于定数截尾样本的指数分布的环境因子估计

讨论了定数截尾样本下,指数分布环境因子的极大似然估计和区间估计,为研究估计的精度,运用随机模拟方法,对环境因子的置信区间的精度进行了讨论。     

基于DEA模型的企业员工绩效考评研究

利用数据包络分析(DEA)方法对企业员工进行绩效考评,目的是真实、客观地反映员工的工作表现。本文提出运用只有输出(输入)和二次相对有效性的DEA模型对企业员工进行静态与动态的绩效考评,并结合实例进行实证研究,为人力资源管理提供了有价值的方法。     

浅谈基于Web环境的系统软件数据安全

在信息化时代,种类丰富和功能日益强大的系统软件能够满足人们个性化、全方位的需求,但是系统软件的极大丰富,使其安全性面临着极大的威胁和挑战。数据安全问题直接影响着软件的性能以及软件用户的信息安全。本文简要分析了基于web环境的系统软件所面临的几个安全问题,对系统的数据安全进行了较深入的需求分析,并探讨系统软件数据安全的具体防护策略。应用数据加密技术和理论能够更好地保证数据的安全性。     

基于电力系统数据信息重组的压缩技术研究

在电力系统故障诊断方法研究、故障测距、电能质量分析及电网运行状态研究都采用电力录波数据压缩技术。而电力系统故障信号处理为非平稳暂态信号,该信号覆盖频谱宽,需要较高的采样率进行多层数据采集,提出电力系统数据滤波信息重构压缩技术方法。     

基于数据仓库的作战指挥决策支持系统研究

根据作战指挥的现实需求,分析当前作战指挥决策支持系统的现状和不足,对数据仓库、联机分析处理技术以及数据挖掘技术加以论述,倡导建立基于数据仓库的作战指挥决策支持系统,并对系统的技术架构和体系结构进行了初步探索。     

自适应粒子群优化算法在混沌系统参数估计中的应用

惯性权重w的变化会影响粒子群优化算法的搜索能力,本文针对基本粒子群算法不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,在其基础上提出了一种动态改变惯性权的自适应粒子群算法。该自适应算法引入了h来衡量算法的进化速度,引入s来衡量算法的粒子聚集度,并将其作为函数w的变量,使w与算法的运行状态相关,从而使算法具有动态自适应性。最后,本文引入了两个经典的测试函数对该PSO算法进行测试,结果表明该算法明显优于基本PSO算法。     

Methods for the Analysis of Explanatory Linear Regression Models with Missing Data Not at Random

Since the work of Little and Rubin (1987) not substantial advances in the analysisof explanatory regression models for incomplete data with missing not at randomhave been achieved, mainly due to the difficulty of verifying the randomness ofthe unknown data. In practice, the analysis of nonrandom missing data is donewith techniques designed for datasets with random or completely random missingdata, as complete case analysis, mean imputation, regression imputation, maximumlikelihood or multiple imputation. However, the data conditions required to minimizethe bias derived from an incorrect analysis have not been fully determined. In thepresent work, several Monte Carlo simulations have been carried out to establishthe best strategy of analysis for random missing data applicable in datasets withnonrandom missing data. The factors involved in simulations are sample size,percentage of missing data, predictive power of the imputation model and existenceof interaction between predictors. The results show that the smallest bias is obtainedwith maximum likelihood and multiple imputation techniques, although with lowpercentages of missing data, absence of interaction and high predictive power ofthe imputation model (frequent data structures in research on child and adolescentpsychopathology) acceptable results are obtained with the simplest regression imputation.     

基于贝叶斯结构方程模型的城际铁路客运需求影响因素分析

作为城市群区域间的连接纽带,城际铁路是社会经济快速发展的基础。研究城际铁路客运需求的影响机理,对于掌握城际铁路客运量分布特征和变化规律具有十分重要的现实意义。通过分析城际铁路客运需求的相关影响因素及相互作用关系,建立基于贝叶斯参数估计的结构方程模型。以长三角与珠三角地区城市群为案例,分析交通运输设施、运输成本以及经济状况等潜在变量对城际铁路客运需求的影响。结果显示,在直接影响层面,经济状况对两地区城际铁路客运需求影响最为显著,而在综合影响层面,交通运输设施对城际铁路客运需求的影响最为显著。     

基于分布式缓存机制与数据仓库的多式联运物流决策支持系统

为解决业务数据量的不断增加导致传统物流决策支持系统很难满足企业要求的问题,提出了基于分布式缓存机制与数据仓库的多式联运物流决策支持系统结构,给出了系统的工作流程,并且设计了高效缓存替换算法。该系统包括多数据源组成的基础层;模型库、知识库、数据仓库与式分布式缓存机制组成的处理层;联机分析处理和数据挖掘等组成的应用层,实现了定性与定量相结合的物流决策支持,提高了多式联运物流企业决策效率。     

物流用发泡包装材料无害化生产过程数据采集方案探讨

叙述了发泡包装材料无害化生产过程,分析了该过程中物质的流向及数据采集点的分布。简要介绍了虚拟仪器技术,提出了在LabVIEW环境下针对无害化生产过程的数据采集方案。