简介：基于可观测的月度通胀率和利率序列，本文设定不可观测的预期通胀率和预期真实利率服从向量自回归过程。在理性预期假定下将该过程改写为状态空间表示，根据卡尔曼滤波算法可推断预期通胀率。经验结果显示，以上预期形成机制假定所产生的预期通胀率是实际通胀率的无偏估计，这同理性预期假定是一致的。该预期机制所产生的方程残差近似服从正态分布，并且预期误差小于其他几种预期机制假定下的结果。本文还估计了预期通胀率对货币需求的影响。

简介：信号检测的重要课题就是提取淹没在噪声中的信号,本文研究互相关估计噪声中周期信号的方法--样板信号法、自相关-冲激序列法,并用互相关测量信号能量.

简介：在微积分范围内给出了参数θ的函数f(θ)的极大似然估计.

简介：2006年《企业会计准则第15号——建造合同》规定了建造合同的确认、计量和相关信息的披露处理,但对结果能可靠估计的建造合同的账务处理不明确。文章力求说明能可靠估计的建造合同的账务处理。

简介：现代金融经济学中连续时间模型能够更方便地描述重要经济变量的动态过程如股价、汇率和利率等。为连续时间模型提出了一种高频数据驱动的二阶段估计方法,增强了连续时间扩展模型的弹性和可操作性。以Vasicek模型为例给出了该方法的应用实例,首先在第一阶段使用实现波动率方法估计出模型的扩散项参数,然后使用实际数据的稳态分布的前向方程估计漂移项参数。此方法对模型初始设定和优化算法依赖程度低,结果较为稳定可靠。

简介：

简介：本文阐述了OFDM系统信道估计的基本原理，介绍了OFDM系统中的信道估计在快衰落信道下的几种插值算法，并通过仿真比较了他们的优缺点。

简介：人口投资是人口经济学的一个重要专题。本文依据人口投资理论,在定义了人口投资之后利用作者设计的方法对河北省近年来的人口投资进行核算与估计。

简介：分布估计算法是在遗传算法基础上发展起来的一类新型进化优化算法。分布估计算法采用概率图模型表示基因变量之间的连锁关系，以构建优良解集的概率分布模型和采样分布模型来实现迭代优化。详细分析分布估计算法的基本原理，对采用不同概率图模型的分布估计算法进行总结和分析，并针对分布估计算法领域的研究现状，提出仍需解决的主要问题。

简介：介绍了人工神经网络原理和卫星云图估计降水的原理.从GMS红外卫星云图资料中抽取12个降水云图特征量,构造了网络结构为12-98-7的降水估计人工神经网络模型,并用1993年的小时地面雨量资料和GMS数字云图资料对神经网络模型进行训练,用1992和1994年资料对该神经网络模型分别进行测试.在日面降水估计试验中,地面雨量计值和卫星估计降水之间的相关系数分别为0.94和0.97,相对误差分别为41%和32%.

简介：从事故率估计的角度来分析危险化学品运输风险，采用泊松回归模型拟合上海市安全生产监督管理局2000-2006年提供的危险化学品运输事故数据。对比正态分布求解结果，提出一种危险化学品运输风险概率估计更为有效的方法。上海市危险化学品运输重大事故概率估计的实例表明，泊松分布模型比正态分布模型对分析区域危险化学品运输重大事故风险概率更有效。

简介：本文研究了混合整数线性模型方差分量在无信息先验分布和有信息先验分布下Bayes估计，给出了混合整数线性模型方差分量无信息和：有信息先验分布下的极大后验估计和最佳Bayes估计。

简介：

简介：无理数的存在使我们感受到数学的神奇美妙，同时也激发我们进一步了解认识无理数的兴趣．新课标明确提出了对无理数的认识要求：“能用有理数估计无理数的大致范围”．笔者根据近几年来的教学实践，总结了几种常见的无理数估算方法，下面举例说明。

简介：时间1到时间2的材积净变化量可归因于进界生长量（Ⅰ）、保留木生长量（S）、死亡量（M）和伐除量（C）（比尔斯,1962）,亦即:V2-V1=I+S-M-C。在估计方程右边各生长分量时,传统的点抽样方法常常得出同左边净变化量估计值不相等的结果。本文简要阐明了产生这一问题的原因;为保留木生长量建立了一个新的估计量,从而保证了方程两边的相等性。

简介：文[1]给出了如下的不等式：命题1在非钝角△ABC中，设BC=a，AC=b，AB=c，ma为边BC上的中线长，wa为∠A的平分线长．则有

简介：摘要：现在随着时代的发展，脉内特征在雷达辐射源技术识别中有着重要的研究意义。本章对脉内特征进行了简单的介绍，主要是脉内有意调制与个体特征调制介绍说明了随着目前这两种基本的情况，脉内有意特征提取方式主要是由决策论与基于统计的方式实现的，但目前应用较多的是基于统计的方法，因为在实际应用过程中，特征的提取过程比较简单，更节省时间。而个体特征提取利用脉内无意调制，主要通过对雷达设备本身不可以被隐藏的特征信息进行提取。

简介：摘要：极大似然估计是《数理统计》中一种重要的估计方法，本文通过三个角度：极大似然估计的思想；离散状态的极大似然估计；连续状态的极大似然估计揭示极大似然估计的本质及其中隐含的人文和哲学思考。

简介：摘要：烟支计数是在自动化质量控制中的重要环节，准确的计数不仅关系到生产效率，而且直接影响到产品的最终质量。本文提出了一种采用最新的深度学习技术——改进的P2PNet（Point-to-Point Network)密度估计网络来实现高准确度的烟支计数的方法。该网络主要是调整P2PNet的特征提取模块以及加入注意力机制SE算法。结果表明，能够精确估计烟支的密度分布，在烟支密集下，准确率能达到99.8%。

简介：【摘要】在实际应用场合，信源数往往是一个未知数，但对于子空间分解类的阵列测向估计算法，如经典MUSIC算法，需要先确定信源数，而信号与噪声对应子空间的划分也是以信源数为依据，错误的信源数估计将导致空间谱估计算法的性能急剧下降甚至完全失效，进而无法正常的完成波达方向估计。因此，对信源数估计方法的研究具有重要的意义。