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2003-2020 全部
为您找到包含“Error distribution”的内容共26

孔建新

2018-11-15

正态分布是高斯研究误差分布时导出并证明的数学模型。此误差分布具体是指估计误差分布。统计实践中还有标准误差分布和零点误差分布,它们和估计误差分布一起组成完整的误差分布体系。剖析高斯正态分布并修正两个参数内涵不一致的因素,建立误差分布所包括的三个数学模型。误差分布属于理论分布的范畴,反映统计对象本质的数字特征。单峰分布属于实际分布的范畴,其中,对称为正态分布,非对称为偏斜分布,它们揭示统计对象的分布规律。高斯正态分布和高斯误差分布的差异在于:前者是实际分布后者是理论分布。实际分布和理论分布共同为大数据的统计分析和统计预测提供了新的统计工具和统计方法。它们都基于高斯分布的原理。

Riztec Research Institute, Zhongshan City, Guangdong Province

#数学#

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邱世斌 ,陈燕武

2008-06-30

针对我国上市公司权证市场的发展情况,本文对传统Black—Scholes期权定价模型中标的资产价格服从对数正态分布这一假设条件进行了修正,提出了标的资产价格服从对数广义误差分布的假设,并且通过实证研究得出,标的资产价格服从对数广义误差分布以及广义误差期权模型的定价与实际情况较为相符的结论。

教育部博士点基金 (20050385001

2007年度“福建省高等学校新世纪优秀人才支持计划”(0

华侨大学商学院 ,华侨大学商学院

#经济学#

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孔建新

2013-12-20

高斯在研究误差理论时导出误差分布,被称为正态分布或高斯分布。误差分布和正态分布一直被认为是等同的概念,因为数学表达式等同,其参数都是平均值和随机变量与平均值离散程度的变异指标。正态分布对称性的特征与误差分布在实践中不对称的客观事实说明两者具有显著的差异。基于此认识进行论述。

云南省会泽老年科技工作者协会

#数学#

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孔建新

2019-05-15

误差分布和单峰分布都与质量控制紧密相关,质量控制的质量数据最终归结到对产品质量指标要求的误差控制。质量数据的实际分布则由单峰分布来精确描述。质量控制统计对象不同,所属误差的类别也不同,形成的实际分布形态不一,位置特征值和离散特征值各异,采用的控制方法必然不同。基于此,细分质量数据的统计对象,剖析不同误差类别分布的位置特征参数和离散特征参数,以对应的参数为依据建立不同类别误差分布的数学模型来针对不同质量控制以反映统计对象质量指标本质的数字特征。应用单峰分布精确描述实际的质量数据分布揭示质量指标波动的分布规律。目的是:为改进和创新统计技术和方法建立理论基础,为准确地判定产品真实的质量状况,提高质量管理水平奠定理论根据。

Riztec Research Institute, Zhongshan City, Guangdong Province

#数学#

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孔璐,何光伟,孔建新

2009-02-23

在实践中计量实测数据随机变量关于标准值离散程度的变异指标是真正意义上的标 准差。而传统的标准差则是随机变量关于平均值离散程度的变异指标。由于平均数不一定等 于标准值,所以传统的标准差与随机变量关于标准值离散程度的变异指标必然存在内涵的不 一致。从统计实践中发现误差服从单峰分布。本文以单峰分布为基础,探究误差分布中标准 差的真正含义。

广东省中山火炬开发区职业技术学院,广东药学院中山校区,云南驰宏公司会泽技术监督处质量统计组

#数学#

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孔建新

2019-06-17

高斯分布包括:高斯正态分布和高斯误差分布。高斯误差分布属于理论分布的范畴。它包括三个具体的分布:估计误差分布、标准误差分布、原点误差分布。不同分布的区别在于它们的位置特征参数完全不同。高斯正态分布的位置特征参数是期望值。高斯误差分布所属不同分布的位置特征参数分别是:平均值、标准值、原点值。它们反映不同统计对象本质的数字特征。由此说明:正态分布与误差分布,平均值与期望值具有本质的差别。单峰分布属于实际分布的范畴。它包括:正态分布和偏斜分布,其位置特征参数是期望值。不同的位置特征参数决定了不同的离散特征参数。单峰分布从实际出发精确地揭示了数据的分布规律。详细剖析和深入研究高斯分布不同的位置特征值,通过追根溯源来重新认识位置特征参数。目的是:把随机变量分布函数在概率论和数理统计涉及的位置特征参数说清楚道明白。为改进和创新统计技术和统计方法奠定理论基础,最终提供实用的应用工具。

Riztec Research Institute, Zhongshan City, Guangdong Province

#数学#

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孔建新

2019-07-29

高斯分布传统概念的内涵和外延在大数据时代必然孕育着全新的变化。高斯分布的内涵不仅仅单指对称的正态分布,还需要涵盖对称破缺的分布,即:非对称的偏斜分布。所以,高斯分布的新概念需要扩展的外延应该包括:高斯单峰分布和高斯误差分布。前者属于实际分布的范畴,包括:正态分布和偏斜分布。后者属于理论分布的范畴,包括:估计误差分布、标准误差分布、原点误差分布。实际分布形态揭示了统计对象数据的分布规律。理论分布具体反映了统计对象本质的数字特征。实际分布与理论分布分别对应的高斯单峰分布和高斯误差分布构成了高斯分布全新的概念。由此引出一系列的新术语、新定义。基于此,本文通过深入剖析传统概念有误的历史根源,以传统的概念为基础,采用既克服又继承、既抛弃又保留的辩证思想, 以此推导出解决错误问题的结果。目的是:广泛认识、深入理解、实际应用高斯分布的新概念。

广东省中山市瑞驰泰克研究院

#数学#

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李玉杰, 胡涛

2014-05-19

在不同的科学领域中, 经常会遇到厚尾的高维数据. 此时经典的最小二乘回归的结果将变的很差. 本文章考虑模型假设为线性模型时, 模型回归系数估计问题. 在真实模型中非零系数个数随着样本量慢慢发散的假设下, 考虑将带惩罚的复合分位数应用到回归系数的估计上. 其中惩罚项部分考虑了带非随机性的权重和带随机性的权重.在一定的条件下证明了该回归系数估计具有相合性和渐进正态性. 文章最后在多种误差假设下, 选取了$Lasso$、$SCAD$、$R-Lasso$ 与本文章中的 $CR-Lasso$ 比较, 误差重尾时, $CR-Lasso$ 对非零系数的选择要优于其它三种方法.

教育部博士点基金(20111108120002

首都师范大学数学科学学院, 北京  100048, 首都师范大学数学科学学院, 北京  100048

#数学#

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付国强,傅建中

2016-05-18

针对数控机床几何误差齐次变换矩阵建模方法中存在的问题,提出一种基于螺旋理论的五轴数控机床几何误差建模方法。首先,根据螺旋清晰物理意义对机床平动轴和旋转轴的运动进行表达,并建立相应指数矩阵,一个运动螺旋可以表示运动轴的位置与运动。然后根据运动轴基本几何误差项的误差方向对误差进行分组,根据螺旋定义建立相应的螺旋组,并得误差指数矩阵。接着,引入机床详细拓扑对建立的各个螺旋进行管理,得到机床综合误差模型。整个建模过程只需建立一个全局参考坐标系。最后,将工件加工代码输入建立的误差模型可得到加工工件时机床综合几何误差分布,为机床误差补偿提供参考。

高等学校博士学科点专项科研基金(20120101110055

浙江大学机械工程学院,杭州 310027,浙江大学机械工程学院,杭州 310027

#机械工程#

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李文辉,倪洪印

2010-01-19

本文分析了传统的Adaboost算法在训练过程中可能出现的退化问题以及目标类权重分布出现过适应的现象,文章提出了一种改进的Adaboost算法,该算法基于调整加权误差分布,限制权重扩张。另外,改进了最终强分类器输出形式,实验结果表明,改进后的Adaboost算法在测试视频集中大幅度提高了检测率、降低了误检率.在家庭视频安防监控领域具有较好的应用前景。

国家高技术研究发展计划“863”项目(2008AA10Z224

国家自然科学基金项目(60873147

教育部博士点基金项目(20060183042

吉林省科技发展计划项目(20060527

吉林大学 计算机科学与技术学院,吉林大学 计算机科学与技术学院

#计算机科学技术#

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