简介：本文在经典风险模型基础上，把索赔到达过程Nt加以推广为更新过程。且在保单到达非均匀的前提下，把保单到送过程推广为更新过程Mt，得到有限时间t孕余的瞬时分布ψ（u,θ0,t,α），然后求得时刻t的生存概率ψ（t,u，θ0)。

简介：对Goodgrant基金的投资策略进行研究。首先,根据投资要求,对候选学校进行初步筛选,基于筛选后的学校,选取与教育绩效有关且数据信息完整的变量对学校进行聚类,并利用聚类结果对缺失数据进行补全;然后,提出了评价学生教育表现的绩效指标、绩效指示变量及绩效贡献变量的定义与关系,通过对绩效指示变量进行主成分分析,确定出每个学校当前的绩效值,并以此对所有学校进行初步排名;最后,以获得奖学金的学生占当年入学学生总数的比例作为绩效贡献变量,给出每个学校投资回报率的计算公式,并以该公式为依据,从绩效排名前100的学校中选出待投资的10所学校及捐赠数额。

简介：<正>《普通高中数学课程标准(实验)》的研制完成,标志着高中数学课程改革进入了实施阶段。为了适应新世纪、新课程标准对教师的要求,必须学习和研究新课程标准,在实践中更新观念,扮演好新课标下教师所充当的多种新角色。二十一世纪将是人才竞争的时代,中国要占领制高点,培养出更多的前沿发展人才。

简介：讨论了具有较一般意义的复合更新风险模型下的破产概率,在假定索赔分布属于重尾分布族的前提下,得到了我们所渴望的破产概率的尾等价形式.这一结果恰与经典的Cramér-Lundberg模型下的结论相一致.

简介：对于保费收入为Poisson过程的更新风险模型，利用马氏链的理论，借助转移概率，得出了破产概率和破产赤字的展式及其所满足的积分方程．

简介：基于贝叶斯方法,提出了一个失事飞机的发现概率模型,利用飞机失联前后的信息数据,给出了目标搜索区域的确定方法以及失事飞机在目标搜索区域的初始概率分布,得到发现概率的计算公式。以发现概率为目标,构造了一个求解最优搜寻策略的Max-Max化规划模型,模型可以动态地对坠机点的概率分布进行更新,使下一步搜寻任务得到及时的修正和调整。考虑到洋流对坠机点的影响,本文还提出了一个关于基点先验概率分布的重构策略。此外,对任务搜索区域最优路径的选取问题做了进一步探讨,给出了一个任务搜索区域上搜寻路径的选取方法。

简介：本文研究了保费收入过程是泊松过程和聚合理赔过程中理赔间隔时间和个别理赔额之间具有Boudreauheta1．（2006）中所描述的相依结构的一类更新风险模型．运用生成函数、离散形式的Dickson—Hipp算子和反Z变换等一系列方法，推导出了该模型的Gerber—Shiu函数的生成函数的精确表达式，以及它所满足的瑕疵更新方程．

简介：

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简介：结合我校数模培训和参赛的经验，介绍了数据挖掘中的多元回归分析，主成分分析、人工神经网络等方法在建模中的一些成功应用。

简介：通过构建数据科技乌托邦,对火星移民计划的可持续性问题进行探讨。首先,对比火星与地球的异同点,根据移民的生存目标分析火星乌托邦的社会构成,并制定火星移民的选拔标准;其次,对火星乌托邦的人口分布情况运用Leslie人口模型进行动态演化,并基于人口的演化结果分析收入、教育、平等问题;采用生产法确定火星的经济生产总值,并建立双对数线性模型求解四大产业不同学历劳动者的工资增长函数;通过对火星教师数量与教育产出水平指标的评估,借鉴柯布-道格拉斯生产函数分析教育的投入与产出情况,综合考察火星教育的发展状况;再从人格尊严、经济产出、学历教育角度,引用基尼系数全面地评价火星乌托邦的平等问题,以验证火星移民计划的可行性与可持续性。

简介：想一想：期末将近，学校准备在各班评选最爱劳动奖、最尊敬父母奖等，请同学们想一想，怎样才能使评选出的人选具有说服力?把你想到的方法与同学交流。

简介：研究古塔的变形问题,给出了计算古塔各层形心的方法;分析了古塔各种变形,给出了描述古塔变形的几何量,为管理部门制定保护措施提供了依据。

简介：亲爱的同学，在信息技术不断发展的社会里。数据信息与我们日夜相伴，你想对你身边的数据信息作出恰当的分析处理吗?那就让我们一起学习数据代表这一章吧!

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简介：微生物组学大数据在生态环境、人类健康和疾病研究方面都起到了重要作用。通过数学、统计等数据挖掘方法,从高维复杂数据中提取有用信息,是微生物组学大数据建模和分析的关键问题。本文分析了微生物组学大数据的特点,对当前数据分析和计算研究中存在的热点和难点进行了探讨分析,并综述了当前微生物组学大数据模式挖掘、网络重建与分析的研究概况。

简介：亲爱的同学们，通过本章的学习，你将：1．会制作扇形统计图并能从扇形统计图中获取信息。

简介：亲爱的同学，通过本章的学习，你将1．能形象地描述百万分之一等较小的数据，并用科学记数法表示它们，进一步发展数感，能借助科学计算器进行有关科学记数法的计算。

简介：在不等精度测量传感器的测量数据处理中，选择合理的权重对处理结果的影响十分明显。本文对目前的靶场数据处理中采用的两种加权方法进行了分析，提出了一种新的精度加权方法。通过对各种加权方法的特点及合理的比较，给出了各种加权方法的使用条件和原则。

简介：将ElasticNet方法（EN方法）运用于平衡纵向数据模型的变量选择中，建立了相应的纵向数据模型，证明了平衡纵向数据模型的EN估计具有组效应性质，通过数值模拟比较EN方法和Lasso方法，表明EN方法在处理强相关变量时因其能将强相关变量全部选入纵向数据模型而优于Lasso方法．