聚类分析检测异常数模论文

发布时间：2023-12-10 09:58:04

聚类分析检测异常数模论文

去百度文库找

浣熊在水溪中洗它们的肉食。正无神地凝视记忆的某个角落而使那思想麻木哦，窃贼的大门世界没有篱笆和栅栏历经的却是这个的的悲欢苦中哈哈

重点：数模论文的格式及要求难点：团结协作的充分体现一、写好数模论文的重要性 1. 数模论文是评定参与者的成绩好坏、高低、获奖级别的惟一依据. 2. 数模论文是培训(或竞赛)活动的最终成绩的书面形式。 3. 写好论文的训练，是科技论文写作的一种基本训练。二、数模论文的基本内容 1，评阅原则：假设的合理性；建模的创造性；结果的合理性；表述的清晰程度 2，数模论文的结构 0、摘要 1、问题的提出：综述问题的内容及意义 2、模型的假设：写出问题的合理假设，符号的说明 3、模型的建立：详细叙述模型、变量、参数代表的意义和满足的条件，进行问题分析，公式推导，建立基本模型，深化模型，最终或简化模型等 4、模型的求解：求解及算法的主要步骤，使用的数学软件等 5、模型检验：结果表示、分析与检验，误差分析等 6、模型评价：本模型的特点，优缺点，改进方法 7、参考文献：限公开发表文献，指明出处 8、附录：计算框图、计算程序，详细图表三、需要重视的问题 0．摘要表述：准确、简明、条理清晰、合乎语法。字数300-500字，包括模型的主要特点、建模方法和主要结果。可以有公式，不能有图表简单地说，摘要应体现：用了什么方法，解决了什么问题，得到了那些主要结论。还可作那些推广。 1、建模准备及问题重述：了解问题实际背景，明确建模目的，搜集文献、数据等，确定模型类型，作好问题重述。在此过程中，要充分利用电子图书资源及纸质图书资源，查找相关背景知识，了解本问题的研究现状，所用到的基本解决方法等。 2、模型假设、符号说明基本假设的合理性很重要（1）根据题目条件作假设；（2）根据题目要求作假设；（3）基本的、关键性假设不能缺；（4）符号使用要简洁、通用。 3、模型的建立（1）基本模型 1) 首先要有数学模型：数学公式、方案等 2) 基本模型：要求完整、正确、简明，粗糙一点没有关系（2）深化模型 1）要明确说明：深化的思想，依据，如弥补了基本模型的不足…… 2）深化后的模型，尽可能完整给出 3）模型要实用，有效，以解决问题有效为原则。数学建模面临的、是要解决实际问题，不追求数学上的高（级）、深（刻）、难（度）。 ▲能用初等方法解决的、就不用高级方法； ▲能用简单方法解决的，就不用复杂方法； ▲能用被更多人看懂、理解的方法，就不用只有少数人看懂、理解的方法。 4）鼓励创新，但要切实，不要离题搞标新立异,数模创新可出现在 ▲建模中：模型本身，简化的好方法、好策略等； ▲模型求解中； ▲结果表示、分析，模型检验； ▲推广部分。 5）在问题分析推导过程中，需要注意的： ▲分析要：中肯、确切； ▲术语要：专业、内行； ▲原理、依据要：正确、明确； ▲表述要：简明，关键步骤要列出； ▲忌：外行话，专业术语不明确，表述混乱、繁琐，冗长。 4、模型求解（1）需要建立数学命题时：命题叙述要符合数学命题的表述规范，论证要尽可能严密；（2）需要说明计算方法或算法的原理、思想、依据、步骤。若采用现有软件，要说明采用此软件的理由，软件名称；（3）计算过程，中间结果可要可不要的，不要列出。（4）设法算出合理的数值结果。 5、模型检验、结果分析（1）最终数值结果的正确性或合理性是第一位的；（2）对数值结果或模拟结果进行必要的检验。当结果不正确、不合理、或误差大时，要分析原因，对算法、计算方法、或模型进行修正、改进；（3）题目中要求回答的问题，数值结果，结论等，须一一列出；（4）列数据是要考虑：是否需要列出多组数据，或额外数据；对数据进行比较、分析，为各种方案的提出提供可依赖的依据；（5）结果表示：要集中，一目了然，直观，便于比较分析。（最好不要跨页） ▲数值结果表示：精心设计表格；可能的话，用图形图表形式。 ▲求解方案，用图示更好（6）必要时对问题解答，作定性或规律性的讨论。最后结论要明确。 6．模型评价优点要突出，缺点不回避。若要改变原题要求，重新建模则可在此进行。推广或改进方向时，不要玩弄新数学术语。 7、参考文献限于公开发表的文章、文献资料或网页规范格式： [1] 陈理荣，数学建模导论（M），北京：北京邮电大学出版社，1999. [2] 楚扬杰，快速聚类分析在产品市场区分中的应用（J）,武汉理工大学学报，2004，23(2)，20－23. 8、附录详细的数据、表格、图形，计算程序均应在此列出。但不要错，错的宁可不列。主要结果数据，应在正文中列出。 9、关于写答卷前的思考和工作规划答卷需要回答哪几个问题――建模需要解决哪几个问题问题以怎样的方式回答――结果以怎样的形式表示每个问题要列出哪些关键数据――建模要计算哪些关键数据每个量，列出一组还是多组数――要计算一组还是多组数…… 10、答卷要求的原理 ▲ 准确――科学性 ▲ 条理――逻辑性 ▲ 简洁――数学美 ▲ 创新――研究、应用目标之一，人才培养需要 ▲ 实用――建模。实际问题要求。四、建模理念 1. 应用意识：要让你的数学模型能解决或说明实际问题，其结果、结论要符合实际；模型、方法、结果要易于理解，便于实际应用；站在应用者的立场上想问题，处理问题。 2. 数学建模：用数学方法解决问题，要有数学模型；问题模型的数学抽象，方法有普适性、科学性，不局限于本具体问题的解决。相同问题上要能够推广。 3. 创新意识：建模有特点，要合理、科学、有效、符合实际；要有普遍应用意义；不单纯为创新而创新五、格式要求参赛论文写作格式论文题目（三号黑体，居中）一级标题（四号黑体，居中）论文中其他汉字一律采用小四号宋体，单倍行距。论文纸用白色A4，上下左右各留出厘米的页边距。首页为论文题目和作者的专业、班级、姓名、学号，第二页为论文题目和摘要，论文从第三页开始编写页码，页码必须位于每页页脚中部，用阿拉伯数字“1”开始连续编号。第四页开始论文正文正文应包括以下八个部分：问题提出：叙述问题内容及意义；基本假设：写出问题的合理假设；建立模型：详细叙述模型、变量、参数代表的意义和满足的条件及建模的思想；模型求解：求解、算法的主要步骤；结果分析与检验：（含误差分析）；模型评价：优缺点及改进意见；参考文献：限公开发表文献，指明出处；参考文献在正文引用处用方括号标示参考文献的编号，如[1][3]等。参考文献按正文中的引用次序列出，其中书籍的表述方式为： [编号] 作者，书名，出版地：出版社，出版年参考文献中期刊杂志论文的表述方式为： [编号] 作者，论文名，杂志名，卷期号：出版年参考文献中网上资源的表述方式为： [编号] 作者，资源标题，网址，访问时间（年月日）附录：计算框图，原程序及打印结果。六、分工协作取佳绩最好三人一组，这三人中尽量做到一人数学基础较好，一人应用数学软件和编程的能力较强，一人科技论文写作水平较好。科技论文的写作要求整篇论文的结构严谨，语言要有逻辑性，用词要准确。三人之间要能够配合得起来。若三人之间配合不好，会降低效率，导致整个建模的失败。在合作的过程中，最好是能够找出一个组长，即要能够总揽全局，包括任务的分配，相互间的合作和进度的安排。在建模过程中出现意见不统一时，要尊重为先，理解为重，做到 “给我一个相信你的理由”和“相信我，我的理由是……”，不要作无谓的争论。要善于斗争，勇于妥协。还要注意以下几点：注意存盘，以防意外写作与建模工作同步注意保密，以防抄袭数学建模成功的条件和模型: 有兴趣，肯钻研；有信心，勇挑战；有决心，不怕难；有知识，思路宽；有能力，能开拓；有水平，善协作；有办法，点子多；有毅力，轻结果。

聚类分析算法论文

聚类分析又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。下面是我分享给大家的聚类分析算法论文，欢迎阅读。

一、引言

聚类分析算法是给定m维空间R中的n个向量，把每个向量归属到k个聚类中的某一个，使得每一个向量与其聚类中心的距离最小。聚类可以理解为：类内的相关性尽量大，类间相关性尽量小。聚类问题作为一种无指导的学习问题，目的在于通过把原来的对象集合分成相似的组或簇，来获得某种内在的数据规律。聚类分析的基本思想是：采用多变量的统计值，定量地确定相互之间的亲疏关系，考虑对象多因素的联系和主导作用，按它们亲疏差异程度，归入不同的分类中一元，使分类更具客观实际并能反映事物的内在必然联系。也就是说，聚类分析是把研究对象视作多维空间中的许多点，并合理地分成若干类，因此它是一种根据变量域之间的相似性而逐步归群成类的方法，它能客观地反映这些变量或区域之间的内在组合关系。盐矿区系统是一个多层次、复杂的大系统,涉及诸多模糊、不确定的因素。平顶山市盐矿区的经济分类是以整个平顶山市的所有盐矿区为研究对象,以各盐矿区为基本单元,以经济为中心,以发展战略和合理布局为目标进行经济类型区划。其基本原则是：平顶山市的盐矿区资源开发、利用的相对一致性；自然、经济、社会条件的一致性；保持一定行政地域单元的相对稳定性。现行的平顶山市盐矿区行政划分不能反映出各个盐矿区的共同点,有必要通过模糊聚类分析将那些经济实际状况相似的铁矿区归类，剖析、发现各况矿区的差异,对症下药，为制定发展对策提供依据。

二、建立指标体系

1、确定分类指标进行经济区划分，应考虑的指标因素是多种多样的。既要以岩盐矿资源储量为主，又要适当考虑岩盐质量和勘察阶段和开发利用状况；既要有直接指标，又要有间接指标；既要考虑矿区发展的现状，又要考虑矿区发展的过程和矿区发展的未来方向。参考有关资料，结合专家意见，我们确定了对平顶山市盐矿区进行经济区划分的指标。如表1所示。表中列举了具体指标及各指标的原始数据（数据来源于河南省2006年矿产资源储量简表）。表1盐矿区经济划分指标体系及指标数据注：表中N表示缺失数据，勘察阶段1、2、3分别表示：初步勘探、详细普查、详细勘探，利用状况1~7分别表示：近期不宜进一步工作、可供进一步工作、近期难以利用、推荐近期利用、计划近期利用、基建矿区、开采矿区。

2、转换指标数据由于不同变量之间存在不同量纲由于不同变量之间存在不同量纲、不同数量级，为使各个变量更具有可比性，有必要对数据进行转换。目前进行数据处理的方法大致有三种，即标准化、极差标准化和正规化。为便于更直观的比较各市之间同一指标的数值大小，我们采用了正规化转换方式。其计算公式为:为了方便叙述，做如下设定：设Xi(i=1，2，3，…，21)为具体指标层中第i个评价指标的值，Pi(i=1，2，3，…，21)为第i个指标正规化后的值，0≤Pi≤1，Xs,i(Xs,i=Xmax-Xmin)，为第i个评价指标的标准值，Xmax为最大值，Xmin为最小值。（1）对于越高越好的`指标①Xi≥Xmax，则Pi=1；②Xi≤Xmin，则Pi=0；③Xmin

三、聚类分析

1、聚类步骤(Stage).从1~3表示聚类的先后顺序。

2、个案合并(ClusterCombined)。表示在某步中合并的个案，如第一步中个案1叶县田庄盐矿段和个案2叶县马庄盐矿段合并，合并以后用第一项的个案号表示生成的新类。

3、相似系数(Coefficients).据聚类分析的基本原理，个案之间亲密程度最高即相似系数最接近于1的，最先合并。因此该列中的系数与第一列的聚类步骤相对应，系数值从小到大排列。

4、新类首次出现的步骤(StageClusterFirstAppears)。对应于各聚类步骤参与合并的两项中，如果有一个是新生成的类(即由两个或两个以上个案合并成的类)，则在对应列中显示出该新类在哪一步第一次生成。如第三步中该栏第一列显示值为1，表示进行合并的两项中第一项是在第一步第一次生成的新类。如果值为O，则表示对应项还是个案(不是新类)。

5、新类下次出现步骤(NextStage)。表示对应步骤生成的新类将在第几步与其他个案或新类合并。如第一行的值是11，表示第一步聚类生成的新类将在第11步与其他个案或新类合并。

6、解析图DendrogramusingAverageLinkage(BetweenGroups)RescaledDistanceClusterCombine聚类树状图（方法：组间平均连接法）图清晰的显示了聚类的全过程。他将实际距离按比例调整到0~25之间，用逐级连线的方式连接性质相近的个案或新类，直至并未一类。在该图上部的距离标尺上根据需要(粗分或细分)选定一个划分类的距离值，然后垂直标尺划线，该垂线将与水平连线相交，则相交的交点数即为分类的类别数，相交水平连线所对应的个案聚成一类。例如，选标尺值为5，则聚为3类：叶县田庄盐段、叶县马庄盐矿段为一类，叶县娄庄盐矿、叶县五里堡盐矿段为一类，叶县姚寨盐矿为一类。若选标尺值为10，则聚为2类：叶县田庄盐段、叶县马庄盐矿段为一类，叶县娄庄盐矿、叶县五里堡盐矿段、叶县姚寨盐矿为一类。

四、结论

对平顶山市5个盐矿区进行经济区划分，究竟划分为几个区合适，既不是越多越好，也不是越少越好。划分经济区的目的，就是要根据各盐矿经济区资源特点、勘察、开发的不同，分类指导经济活动，使人们的经济活动更加符合当地的实际，使各经济区能充分发挥各自的优势，做到扬长避短，趋利避害，达到投人少、产出多，创造良好的经济效益和社会效益之目的。分区太多，就失去了分区的意义，分区太少，则分类指导很难做到有的放矢。综合以上聚类分析结果，我们可以得出三个方案。其中两个方案比较合适,可供选择。方案一：（当比例尺为5时，分为3类）叶县田庄盐段、叶县马庄盐矿段为一类，叶县娄庄盐矿、叶县五里堡盐矿段为一类，叶县姚寨盐矿为一类。从聚类分析中看出平顶山市盐矿区分类图方案一。方案二：(当比例尺为10时，分为2类）叶县田庄盐段、叶县马庄盐矿段为一类，叶县娄庄盐矿、叶县五里堡盐矿段、叶县姚寨盐矿为一类。从聚类分析中看出平顶山市盐矿区分类图方案二。平顶山市盐矿区分类图方案2聚类分析的原理就是将矿石质量、资源储量、勘查阶段、利用状况相近或相类似的矿区聚合在一起，其分析结果也是直观易见的。在此结合平顶山市实际行政区划以及矿山企业特征我们对铁矿区划分做一个调整使其理论与实际能够结合的更紧密使其更好的指导实践。

1、叶县田庄盐段、叶县马庄盐矿段为一类，这一类属于矿床规模相当，资源储量接近，勘查开发阶段接近，利用程度相当，故，可以分为一类。

2、叶县娄庄盐矿、叶县五里堡盐矿段为一类，这一类属于勘查开发阶段处于同一阶段。

3、叶县姚寨盐矿为一类，这一类属于储量较高，盐矿品位较高，故其勘察开采规划有别于其它两类。总的说来，运用聚类分析是基本成功的，大部分的分类是符合实际的。综合以上论述盐矿区划分如下表所示：当然聚类分析有其优点也有其缺点：(1)优点：聚类分析模型的优点就是直观，结论形式简明。(2)缺点：在样本量较大时，要获得聚类结论有一定困难。由于相似系数是根据被试的反映来建立反映被试问内在联系的指标，而实践中有时尽管从被试反映所得出的数据中发现他们之间有紧密的关系，但事物之间却无任何内在联系，此时，如果根据距离或相似系数得出聚类分析的结果，显然是不适当的，但是，聚类分析模型本身却无法识别这类错误。

基于聚类异常检测的论文怎么写

动态图上的异常检测任务包括：发现异常的对象、关系、时点。动态图上的异常检测与静态图上的异常检测不同的地方在于：

本文首先将异常类型分为：anomalous vertices, edges, subgraphs, and events(or change)，将使用的方法分为：community detection, MDL(minimum description length) and compression, decompression, distance, probabilistic，按每种方法使用的异常类型进行了文献学分类。各方法的主要参考文献见表1：

本文假设不同时点的节点和边都有唯一标签从而不会混淆，定义为图序列，其中为总时间步，，为节点集，为边集，时称为图流。本文的主要记号见表2：

给定，节点集 ,打分函数，定义异常节点集为，使得对于，，其中为得分的摘要式统计。

一个典型的异常节点如图1，其可由基于社区检测的方法识别，即：其中为节点所属的社会划分, 为异或操作。

给定，边集 ,打分函数，定义异常边集为，使得对于，，其中为得分的摘要式统计。

一个典型的异常边如图2，可令，其中为时间步时的权重,可以为边的概率。

给定，子图集 ,打分函数，定义异常集为，使得对于，，其中为得分的摘要式统计。

两种典型的异常子图如图3,其中(a)为图的收缩，(b)为图的分裂。图的收缩可根据子图中的的数量衡量，即，图的分裂可由不同时间点社区的数量衡量。

与异常节点、边、子图检测不同，异常事件或异常突变检测检验的是时点。

给定 ,打分函数，若时点满足: ，，则称时点为一个事件。

给定 ,打分函数，若时点满足: ，，则称时点为一个突变。

通常的异常检测都使用两步法：第一步，基于特征的图表示；第二，基于机器学习的异常检测。

基于社区检测的方法关注的是社区和关联节点的演化过程，特征向量的生成亦基于图中的社区结构。不同社区检测方法的区别在于：（1）社区结构的领域，如社区内的连接性.单个节点在每一步所属的社区；(2)社区结构的定义，如基于概率的软社区定义.硬社区定义。基于社区检测的方法可用于异常定点、子图、突变的检测。

基于软社区匹配并单独考察每一个社区，我们可以在连续时间步内计算每个节点归属的平均变化，如果某个节点归属的平均变化显著异于其他节点，则称其为演化社区异常点。

节点社区归属的变化可以构造一个时间模式，称为软时序模式。一些文献使用了最小描述长度(MDL)结合非负矩阵分解的方法来自动检测节点角色及构造转移模型。多数文献通过抽取图中不同节点的共同模式，并比较每个节点与共同模式之间的差异来定义异常节点。部分文献使用了交替迭代优化替代常用的两步法。部分文献使用了corenet的概念，该概念不同于单纯使用density,modularity,hop-distance等概念，而是使用了节点间的加权路径，即一个节点的corenet包含该节点与权重大于给定阈值的两跳邻居。假设两个强连接的节点通常属于同一社区，则如果移除一个节点的两个邻居，一个邻域具有较高的边权重，另一个具有较低的边权重，则移除较高权重邻居的影响应更大，在每一步，每个节点首先被赋予一个异常得分，该得分衡量了其corenet的变化，异常得分较高的各节点将被视为异常节点。

文献【69】定义了六种基于社区的异常：shrink, grow, merge, split, born, and vanish。其使用图和社区代表(representatives)进行比较以减少计算量，图代表为出现在t时刻，同时还出现在t-1、t+1或t+1与t-1时刻的节点集，社区代表是出现在其他社区最少的定点集合，基于社区代表和图代表，基于规则，判断社区是否落在六种异常中。

文献【73】定义了一种基于社区的异常：comet，周期性出现或消失的社区，演化图可表示为一个张量，然后基于低秩张量分解和MDL原则进行comet检测。

文献【3】基于多种信息源构造时序复网络，识别跨时间和网络的稳定社区结构。行为相似的网络可以用聚类或前验知识分组，如何一个社区结构在组内跨时间步稳定，但在组外没有对应社区，则该社区即为异常，如何两个社区共享一定比例的定点则称为对应。

社交网络可以根据特定时间窗口内的发文量定义事件，一个经历共同事件的组即构成一个异常子图。

通过划分图流为一致的分割来检测，分割是依据划分的相似性。

通过将最新图的顶点分区与当前增长分割中的图的分区进行比较，可以在线找到这些分割。【67】基于可返回随机的相关矩阵和modularity最大化来进行定点划分，当新图的划分与当前分割的划分有很大不同时，一个新段开始，并将新图的时间点输出为检测到的突变。两个划分的相似度使用Jaccard系数定义。GraphScope思路类似，但基于MDL来指导划分和分割。

基于MDL原则和基于该原则的压缩技术利用数据中的模式和规律性实现紧凑的图表示，其主要通过将图的邻接矩阵表示为一个二进制串，如果矩阵的行和列可以重新排列使矩阵的二进制字符串表示的熵最小化，那么压缩损失（也称为编码损失）就会最小化。数据指向的特征都来自于图或其特定子结构的编码代价；因此，异常被定义为抑制可压缩性的图或子结构（如边）

对于一条边和对应子图，如果包含该边的编码损失比不包含该边的编码损失高，则称该边为异常边。

【74】使用了一种两步交替迭代法进行节点的自动划分，当节点划分的熵收敛时，根据包含和不包含该边的编码损失，该方法也给出了边的异常度得分。

突变检测的主要思路是:连续时间步间的图是相似的，因而可以分为一组，从而降低压缩比。压缩比的上升表明新一个时间步的图与已有的图差异明显，因此是一个突变。

该方法将图集合表示为一个tensor，在该tensor上进行矩阵分解或降维，基于分解或降维后的图发现其模式和规律性，该方法可以融合更多属性信息，最常用的方法是SVD和PARAFAC（广义SVD）。

矩阵分解可用于计算每个节点的活跃（activity)向量，如果某个节点的活跃向量在连续时间步间变化明显，则称为异常节点。

【87】首先抽取每个节点的边相关矩阵，即该节点的每个邻域都有一行一列，对于节点的矩阵中的一个entry 代表了边和间加权频率的相关性，加权频率由衰减函数获得，时间越近权重越高。M的最大特征值和对应特征向量即顶点的活跃向量的summary及边的相关性。通过寻找这些值的变化而形成的时间序列用于计算每个时间步长中每个顶点的分数，得分高于阈值的顶点将被输出为异常。

基于分解的异常事件检测有两种方法：（1）先基于分解方法来近似原始数据，然后以重建损失作为近似优劣的指标。如果某个子张量、切片或元素的重建损失很高，则即可以视其与周围数据不同特征不同，将其标记为异常事件、子图或节点。（2）跟踪奇异值和向量，以及特征值和特征向量，以检测异常顶点的显著变化。

为解决 intermediate blowup 问题（即计算中输入和输出张量超过内存限制），【81】提出了momery-efficient tucker（MET）分解方法，该方法源于Tucker分解，Tucker分解将高阶tensor用一个core tensor和每个mode(维度)矩阵表示。【80】使用了Compact Matrix Decomposition(CMD)，其可以用来计算给定矩阵的稀疏低秩矩阵。使用CMD对图流中的每个邻接矩阵进行分解，可得到重建值的时间序列，基于重建值序列可进程事件检测，典型应用有COLIBRI, PARCUBE，其中后者在斑点(spotting)异常中的表现更高效。

【84】使用了随机图模型进行基于概率模型的检测，其将真实图邻接矩阵和期望图的邻接矩阵间的差异构造为残差矩阵，对残差矩阵执行SVD，再使用线性Ramp滤波器，基于top奇异值即可进行异常时间窗口检测，通过检查正确的奇异向量来确定相应的顶点。

除以上方法，我们还可以基于分解空间的显著变化来识别事件。【77】通过对数据执行PCA，计算的特征向量可以分为正常和异常两个集合，方法是检验数据中的值映射到特征向量。在每个时间步，根据特征值对特征向量进程降序排列，第一个特征向量则包含一个在其余值的3个标准差之外的投影点，此后的每个特征向量，都构成了异常集。第二步即是将数据映射到正常和异常子空间，一旦完成了这些操作，当从上一个时间步长到当前时间步异常成分的修改超过一个阈值时，即将其视为一个事件。【83】扩展了该方法，提出了联合稀疏PCA和图引导的联合稀疏PCA来定位异常和识别对应的顶点。通过为异常集使用稀疏的成分集，可以更容易识别负责的顶点。顶点根据它们在异常子空间中对应行的值得到一个异常分数，由于异常分量是稀疏的，不异常的顶点得分为0。

图的活跃向量为主成分，左奇异向量对应最大奇异值，奇异值和奇异向量通过对加权邻接矩阵进行SVD得到。当活跃向量大幅异于“正常活跃"向量时，即定义该时点为突变点，”正常活跃“向量由前序向量得到。

正常活跃向量，它是对最后W时间步中活动向量形成的矩阵进行SVD得到的左奇异向量。每个时点都定义一个得分 ,其代表了当前活跃向量与正常向量的差异。异常可以使用动态阈值方案在线发现，其中得分高于阈值的时间点被输出为变化。通过计算正常向量和活动向量之间的变化比率来找到负责的顶点，与变化最大的索引所对应的顶点被标记为异常，类似的方法也可以用于节点-节点相关矩阵的活跃向量，或基于邻居相似度的节点-节点相关矩阵。

基于距离的异常检测算法的不同点在于选择用于提取和比较距离度量，以及它们用于确定异常值和相应图的方法。

如果一些边的属性演化异于正常演化，则该边就是一个异常边。

边之间的权重使用衰减函数定义，在每个时间步长中，根据相似度得分的变化之和计算每条边的异常值得分，使用阈值或简单的作为异常值标准。

将网络视为边的流，意味着网络没有固定的拓扑，一个边的频率和持久性可以用来作为其新颖性的指标，【48】定义了集合系统不一致性指标来度量频率和持久性，当一条边到达时，计算其差异，并与活动边集的平均不一致性值进行比较，如果边的加权不一致性大于平均不一致性的阈值水平，则声明该边为异常边，基于异常边，可以进一步识别其他异常图元素（如顶点，边，子图）。

具有许多“异常”边的子图即是异常的子图。

【52】将边的权重视为异常得分，每个时间步长上的每条边都有它自己的异常分数，给定了该边权值在所有图序列的分布，该分数表示在该特定的边上看到该特定权值的概率函数。或者，为网络中的边分配异常值分数的现有方法的输出可以用作为该方法的输入。后一种方法允许应用于任何能够为边分配异常值分数的网络，一旦完成每条边的异常打分，即可发现显著异常的区域（SARs），即一个窗口内的固定子图，其类似于HDSs。【112】提出了一种迭代算法，该算法首先固定子图发现最优时间窗口，然后固定时间窗口发现最优子图。【97】拓展了该方法，允许子图渐变，即在相邻时间步间增加或移除顶点。

定义函数为测度图距离的函数，将其应用于连续图序列，即得到距离序列，基于该距离序列应用一些启发式算法（如基于移动平均阈值的取值）即可得到异常事件。

称每个顶点及其egonet的特征为局部特征，整张图的特征为全局特征。每个顶点的局部特征可聚合为一个向量，基于该向量的各阶矩可构造signature向量，利用signature向量间的Canberra距离（归一化的曼哈顿距离）可构造图之间的距离函数【93】。【92】利用全局特征，定义了一种基于dK-2序列的距离测度，将高于阈值的特征视为异常点。

【96】使用了顶点亲和度（即一个顶点对另一个顶点的影响，可以用于快速信念传播）得分作为signature向量，其基于连续时间步技术顶点亲和度，基于马氏距离度量两个图的相似度，亲和度得分的变化反应并适应变化的影响水平，例如桥边的移除比正常边移除的得分更高。利用单个移动范围的质量控制，可以对相似度得分的时间序列设置一个移动阈值，如指数移动平均加权。

作为特征相似度的补充，我们也可以比较两个图的结构差异来度量突变的大小，这类方法致力于发现定义距离的函数而非发现特征向量。【88】计算了异常网络的10种距离函数，使用ARMA模型构造特征值的正常模型，然后基于正常模型计算时点的残差，残差超过给定阈值的时间即可标记为异常。10种距离函数中，基于最大共有子图的方法表现最好。【90】使用了五中得分函数（顶点/边重叠，顶点排序，向量相似度，序列相似度，signature相似度）来检测三种异常（子图缺失，顶点缺失，连通性变化），表现最好的方案是抽取每个顶点和边的特征构造signature向量，使用SimHash定义距离。

我们还可以通过计算每个图的稳健性序列来检测事件，稳健性序列是图连通性的测度，具有高稳健性的图即使在去除一些顶点或边的情况下，也能保持相同的一般结构和连通性，事件检测即发现稳健性值异常变化的时点【95】。【89】使用的是图半径的变体作为稳健性指标，图半径的定义是基于所有顶点的平均离心度，而非常用的最大离心度。

基于概率理论、分布、扫描统计学等方法可以构造“正常”样本的模型，偏离该模型的样本即视为异常，这类方法的主要区别在于构造方法、建模对象、离群值定义。

主要有两种方法：一，构造扫描统计时间序列并检测离均值若干标准差的点；二，顶点分类。

扫描统计常称为滑动窗口分析，其在数据的特征区域中发现测度统计量的局部最小或最大值。对某个特定图，扫描统计量可以是图不变特征的最大值，如边的数量。

【8】使用了一个适应测度统计量的变量，即每个节点的0-2度邻居数，然后对每个顶点的局部统计量使用近期值的均值和标准差进行标准化，图的扫描统计量即最大的标准化局部统计量。标准化可以解释每个顶点的历史信息，代表每个顶点的统计量只与自己的历史信息有关而与其他顶点无关。这保证测度的最大变化与变化的绝对量无关而与比例有关。基于扫描统计量标准化时间序列，将序列均值的五个标准差作为异常值。最负责的顶点被确定为为整个图的扫描统计值所选择的顶点。

类似于使用邻居进行扫描统计，我们还可以用Markov随机场（MRF）来发现节点的状态，并通过信念传播算法推断最大似然分配，其中，每个顶点标签取决于其邻居节点。【99】通过发现二部核来检测异常点（即犯），二部核定义为犯与从犯间的交互。利用边的插入或删除只影响局部子图这一事实，它在添加新边时逐步更新模型。在传播矩阵中，一个顶点可以处于三种状态之一：欺诈者、共犯者或诚实者。

边异常检测通常使用计数过程建模，统计上显著异于该模型的边标记为异常边。

【50】用贝叶斯离散时间计数过程来建模顶点间的通信次数（边权重），并根据新图更新模型。基于学习到的计数的分布，对新观测的边进行预测值计算，基于值标记异常顶点对。

首先用固定的子图，多重图，累积图来构造预期行为的模型，对模型的偏离可作为子图异常检测的依据。

【104】结合扫描统计量和隐马尔可夫模型（HMM）建模边行为，其使用的局部扫描统计量是基于两种图形状：k-path图和星型图，其将滑动窗口的扫描统计数据与其过去的值进行比较，并使用在线阈值系统识别局部异常，局部异常是所有统计上显著的子图(代表k个路径或恒星)的并集。

另一个建模动态图的方法是基于多重图，其中平行边对应于两个连续时间步顶点间的通信，初始的多重图可分解为多个针对每个时间窗口的叠套子图（TSG），TSG满足两个条件：（1）对于任何两个有共同点的边，首先开始通信的边最后完成通信；（2）存在一个根顶点r，它没有传入的边，并且有一条到TSG中每个顶点的路径。出现概率低的TSG视为异常子图。【102】

累积图即为包含直到当前时点的所有边的图，边权重依据衰减函数定义，通过识别“持久模式”来定义子图的正常行为。该持久模型识别模型如下：首先构造一种图，该图每个边根据时间来加权，然后基于该图迭代抽取最重连接成分来发现。随着累积图的发展，提取的子图将被监控，并将其当前活动与基于最近行为的预期活动进行比较来进行子图异常检测。【101】

事件检测可以基于偏离图似然模型或特征值分布的偏差来进行。

【103】提出了一种新的蓄水池抽样方法来抽取图流的结构摘要，这种在线抽样方法维持多个网络划分以构造统计上显著的摘要，当一个新图进入图流，每个边都根据不同分区的边生成模型计算出一种似然性，然后以这些似然性的几何均值作为全局图似然性。

【98】使用了类似的边生成模型，每个边的概率都存储在矩阵中，概率基于期望最大化估计，基于所有收发对的分布，然后为每个收发对给出潜在得分，基于所有边似然得分的均值即得到每个图的得分。

【100】计算了特征值和压缩特征等式的分布（而非计算收发对的分布），基于每个顶点都存在一个顶点局部特征时间序列的假设，可在每个时间步构造一个顶点-顶点相关矩阵，通过保留最大特征值和一组低维矩阵（每个顶点对应一个矩阵），可对相关矩阵的特征方程进行压缩，通过学习特征值和矩阵的分布，即可发现异常顶点和事件。当特征值偏离期望分布时，即认为发生了事件，当顶点的矩阵偏离矩阵分布时，可认为该顶点为异常顶点。

经济差异聚类分析毕业论文

经济论文的写作，是对经济学专业的学生所学的知识结论性总结。下面是我带来的关于经济学论文的内容，欢迎阅读参考!经济学论文篇1：《“经济学基础”教学环境的革新》经济学基础在当前经济管理类型专业中属于非常核心的课程，在其相关专业中占据重要的位置，发挥关键重要作用，尤其现在国家市场经济体制处在不断完善和发展中，对于经管类人才需求量非常大，我们必须加大经济管理人才的培养，提高经济学基础的教学水平。[1]同时经济基础课程教学目的重在实践，但是其内容体系过于庞杂、知识偏重理论，但是日常的课堂教学缺乏对学生实践能力的培养。然而当前教学环境发展较为滞后难以满足新时代对经济学基础教学要求，一定程度上制约了新型教学模式以及教学方法的实施，阻碍了教学质量和水平的提升，不利于实用性经管人才的培养。 1“经济学基础”教学环境发展现状 “经济学基础”教学课程的安排偏重理论现阶段，多数学校的“经济学基础”的课程安排偏重理论性知识，而经济学基础的课程本身内容体系庞杂，相关观念和理论抽象复杂、晦涩难懂，纯理论性讲解无法使学生对知识有更加清晰的理解，甚至适得其反，教学效果非常不理想，这也极大地削弱学生的学习积极性，降低了学生学习的兴趣。[2]长久以来，院校使用的考评系统更多关注的是教师的理论水准，没有重视对教师实践能力的考查评估。这些年，各院校致力于知识理论的研究，院校教师也将更多的精力放在理论研究以及论文的发表方面，忽略了对经济学基础中应用性教学的研究，而此类学科对实践性和理论性都具有较高的要求，这使得教学效果并不明显，难以达到预期目标。同时，现在大多数教学只是单纯掌握了理论性知识，基本没有从事任何经济学实践活动，也没有开展过任何经济业务。如此一来，教师在课堂上只能进行理论知识的灌输，无法给学生提供有效的经济学案例，课程内容空洞无趣、枯燥无味，不仅不能使学生很好地了解课程的内容知识，甚至极大消磨了学生的耐心，极大地打击了学生的学习积极性，较之实践性教学，教学效果不理想。教学案例的使用水平偏低众所周知，经济学基础知识理论性太强，单纯照本宣科学生难以理解知识内涵，加之该学科对实践性还有很高的要求，所以在课程中增加教学案例分量既是学科本身的要求，也是众多经济学专业的学生的学习需求。[3]但是，当前教学过程中存在的问题是，教学案例分析课程安排较少，案例内容质量不高，脱离实际生活，案例分析不到位、不合理，使得最终案例教学没有取得很好的效果。出现以上情况的原因是涉及方方面面。其一，一般情况下，案例教学具有一定的人数限制，理想的授课人数大约为30人，但是各大院校实行扩招，学生规模持续壮大，然而与学生对应的教学资源并没有都得到很好的满足，班级人数不断增加，加大了授课压力，普通教学班人数扩大到60人左右，甚至部分学校由于人数过多组织合班授课，班级人数超过百人，这直接导致教学质量的下降，很大程度上影响了案例教学效果。其二，教师普遍缺乏较强的案例教学能力。较之传统的教学，案例教学在教学能力等方面对授课老师提出了更高的要求。同时，学校没有开展案例教学的相关培训，教师也普遍缺乏案例教学的学习，在开展案例教学的过程中，授课老师往往不得要领，使得案例法的教学成效大打折扣，没有很好地发挥该教学方法的积极作用。其三，学校经济学授课教师大都没有参与过专业相关的工作实践，经济学管理真实的工作情况根本不了解，在案例讨论环节无法对学生实施科学的指导，使得教学最终流于形式，难以发挥真正的作用。[4] 缺乏完善的教学实践基地当前阶段，多数院校的经济学专业基本不存在实践课程，多使用传统的教学模式。这门课程在经济管理专业中非常重要，而且这类专业对实践具有很高的要求，在课堂上开展简单的实践活动还远远不能满足需要。众所周知，市场经济不断发展，现代企业制度已经广泛实行，经济现代化趋势明显，具有现代经济意识和经管能力的人才极度匮乏。[5]同时越来越多的学生也要求各个院校建立经济教学实践基地，实践基地必须对经济管理环境进行尽可能的模拟，以提高学生对经济学相关问题的体验和学习。 2“经济学基础”教学环境的革新措施增强教学的实践性现阶段，国内大多数院校的经济学专业的授课教师都具有相对高的学历，其专业的理论知识储备比较丰富，然而受制于种种条件，授课老师的专业实践能力极为匮乏，甚至完全不了实际的企业经济运行状况以及管理工作的实施程序。这也是长时间以来造成经济学课程枯燥、空洞非常关键因素。[5]针对这种情况，学校必须制定相关措施，有效提升教师实践教学能力。不仅需要关注教学质量的提升，更要加强教师实践水平的提升。对于该专业的教师增强工作审核，要求授课老师适当压缩课程教学时间。首先，要求教师从事专业对应的实务工作，增强对相应职业具体工作的了解，定期组织教师参加社会实践活动，比如到银行、四大会计师事务所、咨询公司和企业等单位，参与其经济管理工作，掌握经济管理工作的最直接的资料，根据自身实践，对教学案例资源进行完善、充实，使之更加贴合生活，更便于学生理解。其次，激励授课老师尤其是年轻教师参加银行从业资格证、证券从业资格证等经济学专业资格考试，充实教师各层次的知识，有助于教师水准的提升。最后，从校外邀请经验丰富的经济学基础教学经济学专家或者企业经济管理者组织专题讲座，不仅可以对课堂教学进行很好的补充，同时还可以有效地拓展学生的知识和眼界。提高案例教学水准经济学基础具有很强的实践性，高效的案例教学可以很好地帮助学生理解专业知识，还可以实现教和学两方面互相影响和促进，共同都得到提高。同时，在案例教学涉及的相关考试可以鼓励学生尽可能表达自己的见解，无须顾及试卷的限制。授课老师可以学生实际的理论知识和实践水平，对案例教学进展进行合理的控制，同时在教学活动中，有意识地关注学生的课堂表现，注意学生对案例的反映及其观点，站在客观的角度对学生的表现进行评价，同时还可以把该项评估情况加入学生的最终的成绩中，作为学生成绩评价的一个有效参考。经济学基础实践基地建设现阶段，多数企业并不乐于接收实习学生，然而学生可以进入的银行、事务所、咨询公司的数量毕竟是有限的，进入之后也只能从事一些基础性工作，甚至是劳力工作，无法真正涉及非常专业经济管理工作。因此，学校建立经济学专业实验室更加科学，效果更加显著。在实践基地，可以对企业的经济管理进行模拟，利用模拟情境，学生进行相关操作，处理相关的经济问题，进而更加深刻地掌握，改善教学状况，实现更加理想的教学效果。在此基础上，对企业的工作环境进行高效模拟，尽可能再现企业发展情况，综合各类专业知识，一方面，有效帮助学生系统巩固教材知识，另一方面，可以很好地锻炼学生的适应能力，培养其动手操作能力，符合当前复合型人才的发展要求。 3结论综上所述，当前的经济学基础教学存在较多问题，教学模式刻板，教学环境封闭，无法满足实践性经管人才的需求，同时也无法很好地适应市场经济发展现状。文中笔者从增强教学的实践性、改善案例教学质量、建立实践基地三个方面革新“经济学基础”的教学环境，提升专业教学水平，满足现代企业经济人才需求。经济学论文篇2：《《国际经济学》教学方法的改革与实践》《国际经济学》是一门研究国际经济活动的学科，集国际贸易理论和国际金融理论于一体，是传统经济活动在跨国领域的运作和延伸。该课程一般开设于大二学年上学期，是经济相关专业的学生接触到的第一门“国际类”课程，在整个教学体系中起着承上启下的作用，它的教学方法运用得当，可提升学生学习的积极性、增强课堂教学的效果，具有举足轻重的作用。一、《国际经济学》相关教材的选择《国际经济学》作为经济专业的一门传统课程，教材版本众多，选择余地大，但是由于理论发展迅速，内容庞杂，各版本教材的内容差异较大，选择不同的教材可导致学生学到的理论差异很大。比较经典的国内教材是人大版和高教版的21世纪系列教材，也是国内众多院校选择的教材，这类教材中规中矩，尽量选择的是国际经济学中的传统理论，去掉旁枝末节，只对核心部分加以阐述，基本能满足教学要求。缺陷在于这类教材一般理论性较强，知识更新速度慢，实例和练习题较少，导致教学手段也比较单一，不能很好的举一反三。国际上关于该课程的经典教材也比较多，像克鲁格曼和萨尔瓦多的版本，都是一版再版，受到许多国内985和211院校教师的追捧。这些教材内容全面，知识新颖，一般都配以大量实证分析和习题，并有网络教学资源加以利用，教学效果更好。但此类教材一般难度较大，计量模型类分析较多，基础差的学生学习起来比较吃力，容易放弃。对于普通本科院校的学校，我们建议还是以国内学者编撰的教材为主，以国外经典教材为参考书或课外阅读书籍，做到有的放矢，深入浅出，以达到更好的教学效果。二、《国际经济学》教学内容的调整《国际经济学》与其它课程由浅入深的内容编排不同，一开篇就是难点，关于西方传统的国际贸易理论难度较大，不好理解，依赖于较好的微观经济学基础，否则部分学生会觉得雾里看花，对该课程首先留下了晦涩难懂的印象。比如相互需求理论和提供曲线，不结合微观基础理论分析会觉得理论突兀，结合基础理论部分学生又无法理解，针对这个问题，我们的主张是保证课堂教学的紧凑性，只讲解核心部分内容，并提供整个理论分析的参考资料供有基础的学生课外阅读，并把相关曲线的分析编入习题中，让学生熟悉它的推导过程。《国际经济学》中大部分的内容都是国际贸易理论部分，分成不同的流派，形成不同的观点，许多派系直到现在仍然在发展充实。教师在进行这几章内容的备课时，一定要注意分类整理，避免逻辑混乱，并且在同一派系中还有不同分支，观点不尽相同，一定要注意分析和比较，让学生在思考中掌握问题要点。其中有几个理论，诸如贸易保护理论和生命周期理论等，在现代国家的发展中有很好的运用，所以适合结合实际来分析，避免就事论事。否则，学生也会在其它课程里面从另外的角度再次学到这些理论，那么他们就会心存疑虑，认为这些理论描述不一致，很难对理论信服和认可。我们建议教授《国际经济学》的教师和教授《国际贸易实务》的教师必须有集中备课的习惯，以便于知识的传承和衔接。关于国际金融理论部分的知识也在讲授中的一个难点，按照教学大纲要求是需要进行讲解的，但是该部分与《金融学》和《国际金融》的理论都有所重叠，许多教师甚至直接把备课的内容在这几门课上重复运用，没有做到严格区分，容易让学生觉得这些课程重复太多，学起来没用的假象。在讲授该部分内容时，应侧重金融知识为贸易知识服务的重要性，国际经济活动是多重性的活动，实体贸易经济最终需要货币结算和资金流动等一系列的活动来配合完成，这才是《国际经济学》中编排金融知识的目的。所以金融理论知识的讲解一定要跟前面的贸易理论知识结合起来，主要贸易领域资金结算和投融资活动的分析，这样才能把《国际经济学》两部分的内容更好的融合，保持整体性和连贯性。开放经济政策下的宏观经济政策是该课程的又一个难点，这部分内容是宏观经济学的延伸和运用，同时也是近几十年来经济学者比较集中研究的内容。要引起学习的积极性，可以布置一些课堂任务，让同学们下去查询相关学者取得的成就和经济政策在不同国家的运用，让他们主动发现这部分内容的重要性，有了心态上的主动认识再加上课程的讲解，对经济政策的运用和不同国家的比较就可以学得更加透彻。《国际经济学》的内容众多，需要选择和取舍，分清主次，这就需要任课老师一定要根据学生的基础因材施教，有的放失，才能取得较好的教学效果。三、《国际经济学》教学习题和案例分析的甄别 (一)教学习题方面《国际经济学》是一门承上启下的重要课程，必要的练习是帮助学生更好理解教学内容，掌握解题思路的手段之一，国外众多版本的教材中都有较多参考资料，但是难易程度不一，需要选择。诸如在讲解提供曲线时，许多教材都在习题中对这个问题以习题形式来分析，但难度比较大。教师可以把这部分内容编入课堂教学中，以课堂思考题的形式直接提出并进行分析解答，可根据课堂反应来判断讲解的深入程度如何。纵观国内教材，习题编撰比较单一，一般都以简答或名词解释的形式呈现，没有任何新意，这就需要教师根据课堂教学内容进行习题编写，融入选择、判断以及计算分析等多种题型。比如在讲述区域经济一体化内容时，往年习题集中于问答题型，但讲授时可以把中国关于自贸区的政策介绍进去，那么习题编写时就可以考虑到时事部分，把关于自贸区的内容变成填空、选择或判断题，来考察学生在课后是否认真了解了这些经济时事政策。在讲述外汇和汇率时，可从贸易角度讲述金融结算方面的知识，那么习题就可以出一些计算分析题，国际经济活动中不同情形需要用什么汇率结算，怎样计算和分析等，这样学生就可以对该问题的应用有了更深的了解。 (二)案例分析方面《国际经济学》的案例众多，选择性大，所以要选择合适的案例，要分析得当，讲解有深度，而且要为理论知识服务。比如在讲解国际直接投资和跨国公司的相关内容时，关于跨国公司的案例很多，但我们可以选取世界500强公司的前三十名进行比较分析，近三年来该榜单有什么变化，是什么原因造成的，经济形势对跨国公司的经营产生了怎样的影响，通过该案例的分析再来讲解跨国公司的相关理论，课堂的教学效果就非常好，学生理解起来也非常直观。在讲解国际收支相关内容时，除了罗列国际收支平衡表让学生理解分析外，还可把这几年国际收支平衡表的变化列出来给学生看，让其分析原因，再结合中国的“走出去”战略，让学生在学习国际收支平衡表内容的同时也知道了当前国际经济新形势下新的战略和选择。案例分析也要与时俱进，也要注重实例分析为理论服务的特点，才能达到较好的效果。总之，为了把《国际经济学》的教学工作做得更好更透彻，任课老师应该充分作好各种准备工作，多阅读参考教材，将各类素材整理归纳到课堂上来讲解，多准备案例教学，让案例导入理论，从理论归纳到做法，从做法再总结出案例，循序渐进。每一章都要编写配套习题，习题内容要与课堂教学内容配套，做到相辅相成，相互融合，才能起到习题的训练效果。另外，国际经济的活动日新月异，跨境电商贸易和互联网金融异军突起，给该门课程的发展带来了新的契机，我们在讲授时也要充分意识到这一点，做到知识更新，才能取到更好的效果。经济学论文篇3：《农业信息化建设在农村经济发展中的作用》一、引言如今我国各地区的贫富差距仍然较大，一些农村可能还在温饱阶段，而我们的社会已经不满足于小康社会，已经逐步向全面建设小康社会转型，这样发展的严重不均衡，使得农村经济发展更加落后。因此，全面建设小康社会的重点和难点就在于农村。随着社会的发展，农村人民对于生活也有了更高的要求，所以在农村实施农业信息化建设不仅可以缩小贫富差距，而且对于农村的经济发展是一个重大的推动力。中国农业要发展，就必须坚定不移地走农业信息化的道路。二、农业信息化建设的意义农业信息化是指在农业领域充分利用信息技术的方法手段和最新成果的过程。我国作为一个发展中国家，农业是国民经济的基础，农业的发展直接制约着工业和第三产业的发展，所以为了加速发展农村经济，农业信息化建设至关重要，它不仅仅可以促进农业增效，是统筹城乡经济社会发展的重要举措，还可以实现全面建设小康社会。 (一)有利于社会主义新农村建设农业信息化建设可以引导农民改变传统的生产生活方式，促进农民享受现代社会的文明成果，推进农村科技、文化、教育、医疗等社会各项事业的发展。 (二)有利于改变农民的消费观念农业信息化可以改善农民的生活环境，促使农民的消费观念和方式的改变。通过农业信息化的建设，农民可以利用网络了解关于农业生产的各种信息与技术。农业信息扩大了农民的视野，丰富了农民的文化娱乐生活，使他们不再封闭在自己的世界中，抵制消费，而是由注重物质文化生活的消费，向注重精神文化生活消费的转移。 (三)有利于提高农民的整体素质通过农业信息化的建设，可以培养有文化、懂技术、会经营的新型农民。在现代信息化的时代，捕捉信息的渠道很多，信息化的建设就是信息来源的渠道之一，没有信息化的建设，到达农村的信息就是迟缓的、过时的，农民就无法得到有价值的信息，就无法掌握经济市场，和生产经营的主动权。如此农民就会丧失机遇，陷于被动，从而遭受经济损失。如果农民的整体素质提高了，就能快速抓住有价值的信息，为自己的农业生产创造条件。农业信息化提高了农民的整体素质，为他们的学习提供了更多的资源，以及为他们的经营管理提供了更多的方法。 (四)有助于促进农民走进社会市场以前农村的生产基本上是自产自销，没有与社会市场连接，缺乏市场信息观念。对于社会市场信息不灵通，导致价格制定不合理，造成农副产品的生产大起大落。但是随着农业信息化建设，农民不再盲目生产，大大提高了生产效率和管理水平，促进了管理科学化、合理化和规范化，加快了农业的全面发展。 (五)有利于推动农村农业的进步，实现农业现代化现在农业技术在不断地发展，农业信息化也被普遍运用于农业生产。农业信息技术的出现，带给了农民一种新的体验，这种技术的推广和普及，使农民能够通过网络进行远程技术培训和教育，弥补了原先农民农业生产知识和技术的缺乏。它促进了农民文化素质的提高和科技意识的增强，从而加快了农业现代化的步伐，促进了农业现代化的持续、稳定、健康的发展之路。三、农村经济发展中的阻碍 (一)基础设施落后基础设施是农村经济发展的基本物质保证，完善的基本设施是农村经济发展的基本前提。我国一些农村经济发展之所以缓慢，就是因为基本物质条件太差，比如道路交通不完善，交通网络结构单一，水、电、通讯不健全等，这些都是导致农村居民生活质量低下，严重阻碍农村经济发展的主要原因之一。 (二)农业生产方式落后在农业信息化建设进入农村之前，不少地方的农民都是依靠传统的耕耘方式进行农业生产，使用的农业生产工具也是需要大量劳动力的传统工具，农村的农业生产方式落后，阻碍了农村的经济发展。 (三)农村资源开发利用率低作为我国资源的宝库，农村具有较强的潜在资源优势。但是目前我国广大农村资源的开发力度低，资源开发利用率低，因此造成了大量资源闲置、浪费，无法促进资源优势向经济优势转变，从而无法带动农村经济的发展。 (四)农村经济发展对外开放程度低我国农村普遍现象是农村较为封闭，导致外部资金无法进入，先进的科学技术和人才也难以引入，农村市场无法与外部市场接触，农村产生的经济难以推动整个农村的经济发展。这些问题使得农村的经济发展受到了严重的阻碍，而农业信息化的到来，解决了这些影响农村经济发展的问题，从而加快了农村的经济发展。四、农业信息化建设在农村经济发展中的作用 (一)农业信息化可以实现建设农村小康社会随着中国特色社会主义建设事业的深入，在基本实现小康社会的情况下，我国正在向全面建设小康社会迈进。如今全面建设小康社会应该重点关注农村经济发展，所以农业信息化在农村的实施不可避免。目前，我国农村经济发展还比较落后，农业生产各方面的条件和机制都不够完善，而通过农业信息化建设，能够逐渐缩小贫富差距，让农村的经济发展一步步走上正轨，改善农民生活，从而逐渐实现建设农村小康社会。 (二)农业信息化可以提高农民收入我国的传统农业模式正在慢慢转向信息化农业模式。以往农村科学技术和信息技术的落后，使得自然灾害容易对农业生产造成巨大的损失，而农业信息化的引入，改善了农业就业结构。对于农村居民来说，农业信息化提高了农业生产效率，有效的避免了自然灾害等因素所带来的影响，也就是在农业信息化的带动下，农村居民的收入提高了。另一方面，从整个社会来说，农业信息化提高了农业资源的利用率，提高了农业的生产水平和生产效率，效率提高了，所得到的回报也就更多。农民收入的提高也表现在以下方面。一是农业信息化减少了市场交易的风险。农业信息化结合了生产、分配、消费等各个方面，它连接了买卖市场，减少了流通环节，节约了交易费用，也避免了消费过程中的各种纠纷，从而提高了农民收入。二是促进了农业经营模式的改善。以前农民都是通过自身的经验来生产产品，经营管理也没有系统的方式。然而通过农业信息化的建设，可以向农民传输科学知识以及农业生产的相关信息，使他们的经营管理规范化，从而使他们获得更大的经济效益。三是加快农业生产技术的推广。农业信息化可以有效的解决农村信息落后的问题，信息通过网络和多媒体技术把农业生产技术传递给农民，使农业生产科技得到发展和推广。 (三)农业信息化可以发展农村的市场经济众所周知，我国是一个农业大国，长期以来，农业成本高，投入大，效率低，科技含量低，农民的文化素质和消费观念低下，相对落后的生产和销售方式制约着农村市场的经济发展。农村生产的产品量大时，即使低于城市多倍的价格销售，仍然解决不了大量积压产品，农村市场经济的不完善，使得产品没有销路是农村市场经济难以发展的原因之一。我国在几十年的农村改革中，农村市场经济通过农业信息化的建设，让农民进一步了解了社会的需求，供求走势，价格行情等，有效促进了农村市场经济的发展，使得农村经济发展又向前迈出了一步。 (四)农业信息化可以统筹城乡经济社会发展农业信息化有助于推进农业和农村经济结构的调整，可以促进农村各项社会事业的发展。农业信息化的建设，让农村居民在教育、医疗、科技等方面逐渐拉近与城市居民之间的差距，以实行以城带乡，以工促农，城乡互动，协调发展，实现农业和农村经济的可持续性发展。五、进一步加强农业信息化发展的途径 (一)需要政府加大扶持力度农业信息化的过程中肯定会遇到许多困难和矛盾，如果没有政府的大力扶持和资金支持，农民对农业信息化难以信服，特别是一些思想封闭，技术落后的农村。没有政府扶持的农业信息化建设就会像一盘散沙，没有企业化经营的管理人员，以农业信息化促进农村经济发展的规划就达不到预期的效果，那么农业信息化要真正地走进农村并被作用于农业生产等方面是很难的。 (二)需要培养农村信息人才，以此来推广农业信息化的应用原本农民的文化程度都不高，他们因为农村的落后、种种因素和不利条件而无法接收良好的教育，这些原因使得农村人才匮乏，在这样的情况下，即使农业信息化对农民生活有诸多的好处，农民无法把它运用到生产农业事业中，那么农业信息化只是一场空谈。所以培养农村信息人才极其重要，有了这些专业的信息人才，农业信息化才能发挥它最大作用，农民也才会因此而受益。培养农村信息人才不仅是为了传播农业信息化的功能，也是为了激励农民工提高信息意识，自觉的关注信息和利用信息，培养他们使用信息的习惯和调动他们依靠信息的积极性。六、结语农业可持续发展是社会经济可持续发战略的重要组成部分。在全面实行农业信息化建设的过程中肯定会遇到困难，但是只有坚定不移的走农业信息化的道路，我国农村经济发展才会得到更好、更快的发展。相信在农业信息化的建设下一定会实现农村经济可持续发展，提高农民生活质量，增加农民收入，从而促进社会经济的发展。猜你喜欢： 1. 大一经济学论文范文 2. 关于大一经济学论文范文 3. 关于大学经济学论文范文 4. 经济学术论文范文 5. 大一经济学论文范文精

1、区域社会保障水平统计评价 2、区域金融发展对区域经济增长的影响 3、辅助信息对分层抽样成本与精度改善效果分析 4、二重抽样对提高辅助信息质量分析 5、企业统计质量控制方法应用 6、因子分析法在中小企业板块上市公司综合业绩评价中的应用 7、我国价格波动传导机制的研究 8、我国能源消费结构统计分析 9、基于因子分析法的福建省城乡统筹发展评价 10、福建省区域科技自主创新能力的评价与分析 11、福建省（厦门市，漳州市）果蔬/光电/产业集群发展研究 12、福建省高技术产业对经济增长贡献的测算 13、我国（福建省）茶叶出口贸易的发展特征及趋势分析 14、住宅价格波动与居民消费支出增长的实证分析 15、城乡居民消费与经济增长波动相关性的差异分析 16、中国对外直接投资与产业结构升级关系的实证研究 17、商业银行信用风险识别的模型构建与政策建议 18、福建省（漳州市）旅游产业集群模式与发展研究 19、旅游产业集群与经济发展研究——以漳州旅游产业为例 20、福建省产业结构的评价及其与经济增长的关系研究 21、福建省科技创新投入与产出的实证分析 22、人民币汇率变动对FDI的影响分析 23、福建省经济增长中高新技术产业贡献的计量分析 24、中国城市化水平时间序列模型分析 25、对统计调查质量特征的探讨 26、利率变动对我国经济主体的行为影响与政策选择 27、**区域金融结构对产业集聚的影响研究——基于面板数据的实证分析 28、关于我国统计指标消除季节因素影响方法的探讨29、中国城镇居民消费函数模型解析——基于误差修正模型的检验 30、我国各地区农村居民消费水平的实证检验 31、漳州市经济增长效率的随机前沿分析 32、基于面板数据的福建省城乡居民消费结构实证分析 33、福建省市域经济区位差异分析 34、福建省各区市地方政府财政支出与政府消费的产出弹性分析 35、福建省产业结构变动对经济增长作用的测算与评价 36、我国住房价格数据统计失真的原因探析 37、福建省电力消费与经济增长关系的实证分析 38、福建省全要素生产率的测算：1978-2009 39、福建省经济波动分析——基于ARCH类模型的实证 40、福建省城乡协调发展差异的实证分析 41、某省各地市城市竞争力的聚类分析 42、我国东西部城镇居民收入差距实证研究 43、某省城乡居民收入差距实证研究 44、县域经济发展综合评价的实证研究 45、我国汽车行业的发展状况分析及其预测 46、中部六省对外贸易发展比较研究 47、闽浙苏农民收入增长及差异分析 48、某省城镇居民消费结构比较研究 49、我国能源供求问题的研究 50、某省市农村居民消费需求现状及其解决对策 51、中小企业群集及其启示 52、福建省与广东、江苏经济发展能力比较研究 53、我国消费信贷的现状及发展分析 54、企业质量管理应用统计技术分析 55、漳州消费需求增长规律分析 56、贸易统计方法制度改革探析 57、金融危机下漳州经济发展新思维

聚类分析算法论文

一、引言

二、建立指标体系

三、聚类分析

1、聚类步骤(Stage).从1~3表示聚类的先后顺序。

四、结论

1、叶县田庄盐段、叶县马庄盐矿段为一类，这一类属于矿床规模相当，资源储量接近，勘查开发阶段接近，利用程度相当，故，可以分为一类。

2、叶县娄庄盐矿、叶县五里堡盐矿段为一类，这一类属于勘查开发阶段处于同一阶段。

大数据聚类分析毕业论文

内容如下：

1、大数据对商业模式影响

2、大数据下地质项目资金内部控制风险

3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进

4、大数据时代下线上餐饮变革

5、基于大数据小微金融

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。

这是用SPSS系统聚类法做出的聚类结果树状图。1，系统聚类的基本思想是：开始将n个样本各自作为一类，并规定样本之间的距离和类与类之间的距离，然后将距离最近的两类合并成一个新类，计算新类与其他类的距离；重复进行两个最近类合并，每次减少一个类，纸质所有样本合并为一类。你发的树状图就是根据这个过程得来的。2，最上面一行的距离值表示个案与个案的距离值，这个是软件换算出的，不可以调整。3，可能是你的SPSS版本较旧的原因，树状图是断开的，可能不太好分辨，新版本都是连上的线段。但仍可继续做分析。根据树状图可知，第一次合并将7、8合为一类，1、3为一类，2、4、5为一类，说明它们之间最相似，距离最近。第二次合并将6并入7、8的类。第三次合并将1、3并入6、7、8所在类。此时总共就剩两类了第四次，把所有的个体合为一类4，最终合为一类不代表不分类，而是你根据自己的需要确定类个数，再从图上找结果。比如你最终想分类两类，结果就是『7、8、6、1、3』和『2、4、5』

大数据只是一个时代背景，具体内容可以班忙做

学术堂整理了十五个和大数据有关的毕业论文题目，供大家进行参考：1、大数据对商业模式影响2、大数据下地质项目资金内部控制风险3、医院统计工作模式在大数据时代背景下改进4、大数据时代下线上餐饮变革5、基于大数据小微金融6、大数据时代下对财务管理带来机遇和挑战7、大数据背景下银行外汇业务管理分析8、大数据在互联网金融领域应用9、大数据背景下企业财务管理面临问题解决措施10、大数据公司内部控制构建问题11、大数据征信机构运作模式监管12、基于大数据视角下我国医院财务管理分析13、大数据背景下宏观经济对微观企业行为影响14、大数据时代建筑企业绩效考核和评价体系15、大数据助力普惠金融

统计异常检测论文

动态图上的异常检测任务包括：发现异常的对象、关系、时点。动态图上的异常检测与静态图上的异常检测不同的地方在于：

给定，节点集 ,打分函数，定义异常节点集为，使得对于，，其中为得分的摘要式统计。

一个典型的异常节点如图1，其可由基于社区检测的方法识别，即：其中为节点所属的社会划分, 为异或操作。

给定，边集 ,打分函数，定义异常边集为，使得对于，，其中为得分的摘要式统计。

一个典型的异常边如图2，可令，其中为时间步时的权重,可以为边的概率。

给定，子图集 ,打分函数，定义异常集为，使得对于，，其中为得分的摘要式统计。

两种典型的异常子图如图3,其中(a)为图的收缩，(b)为图的分裂。图的收缩可根据子图中的的数量衡量，即，图的分裂可由不同时间点社区的数量衡量。

与异常节点、边、子图检测不同，异常事件或异常突变检测检验的是时点。

给定 ,打分函数，若时点满足: ，，则称时点为一个事件。

给定 ,打分函数，若时点满足: ，，则称时点为一个突变。

通常的异常检测都使用两步法：第一步，基于特征的图表示；第二，基于机器学习的异常检测。

文献【73】定义了一种基于社区的异常：comet，周期性出现或消失的社区，演化图可表示为一个张量，然后基于低秩张量分解和MDL原则进行comet检测。

社交网络可以根据特定时间窗口内的发文量定义事件，一个经历共同事件的组即构成一个异常子图。

通过划分图流为一致的分割来检测，分割是依据划分的相似性。

对于一条边和对应子图，如果包含该边的编码损失比不包含该边的编码损失高，则称该边为异常边。

【74】使用了一种两步交替迭代法进行节点的自动划分，当节点划分的熵收敛时，根据包含和不包含该边的编码损失，该方法也给出了边的异常度得分。

矩阵分解可用于计算每个节点的活跃（activity)向量，如果某个节点的活跃向量在连续时间步间变化明显，则称为异常节点。

基于距离的异常检测算法的不同点在于选择用于提取和比较距离度量，以及它们用于确定异常值和相应图的方法。

如果一些边的属性演化异于正常演化，则该边就是一个异常边。

边之间的权重使用衰减函数定义，在每个时间步长中，根据相似度得分的变化之和计算每条边的异常值得分，使用阈值或简单的作为异常值标准。

具有许多“异常”边的子图即是异常的子图。

主要有两种方法：一，构造扫描统计时间序列并检测离均值若干标准差的点；二，顶点分类。

边异常检测通常使用计数过程建模，统计上显著异于该模型的边标记为异常边。

首先用固定的子图，多重图，累积图来构造预期行为的模型，对模型的偏离可作为子图异常检测的依据。

事件检测可以基于偏离图似然模型或特征值分布的偏差来进行。

在统计学中，统计模型是指当有些过程无法用理论分析方法导出其模型，但可通过试验或直接由工业过程测定数据，经过数理统计法求得各变量之间的函数关系。下文是我为大家整理的关于统计模型论文的范文，欢迎大家阅读参考!

统计套利模型的理论综述与应用分析

【摘要】统计套利模型是基于数量经济学和统计学建立起来的，在对历史数据分析的基础之上，估计相关变量的概率分布，并结合基本面数据对未来收益进行预测，发现套利机会进行交易。统计套利这种分析时间序列的统计学特性，使其具有很大的理论意义和实践意义。在实践方面广泛应用于个对冲基金获取收益，理论方面主要表现在资本有效性检验以及开放式基金评级，本文就统计套利的基本原理、交易策略、应用方向进行介绍。

【关键词】统计套利成对交易应用分析

一、统计套利模型的原理简介

统计套利模型是基于两个或两个以上具有较高相关性的股票或者其他证券，通过一定的方法验证股价波动在一段时间内保持这种良好的相关性，那么一旦两者之间出现了背离的走势，而且这种价格的背离在未来预计会得到纠正，从而可以产生套利机会。在统计套利实践中，当两者之间出现背离，那么可以买进表现价格被低估的、卖出价格高估的股票，在未来两者之间的价格背离得到纠正时，进行相反的平仓操作。统计套利原理得以实现的前提是均值回复，即存在均值区间(在实践中一般表现为资产价格的时间序列是平稳的，且其序列图波动在一定的范围之内)，价格的背离是短期的，随着实践的推移，资产价格将会回复到它的均值区间。如果时间序列是平稳的，则可以构造统计套利交易的信号发现机制，该信号机制将会显示是否资产价格已经偏离了长期均值从而存在套利的机会在某种意义上存在着共同点的两个证券(比如同行业的股票)，其市场价格之间存在着良好的相关性，价格往往表现为同向变化，从而价格的差值或价格的比值往往围绕着某一固定值进行波动。

二、统计套利模型交易策略与数据的处理

统计套利具体操作策略有很多，一般来说主要有成对/一篮子交易，多因素模型等，目前应用比较广泛的策略主要是成对交易策略。成对策略，通常也叫利差交易，即通过对同一行业的或者股价具有长期稳定均衡关系的股票的一个多头头寸和一个空头头寸进行匹配，使交易者维持对市场的中性头寸。这种策略比较适合主动管理的基金。

成对交易策略的实施主要有两个步骤：一是对股票对的选取。海通证券分析师周健在绝对收益策略研究―统计套利一文中指出，应当结合基本面与行业进行选股，这样才能保证策略收益，有效降低风险。比如银行，房地产，煤电行业等。理论上可以通过统计学中的聚类分析方法进行分类，然后在进行协整检验，这样的成功的几率会大一些。第二是对股票价格序列自身及相互之间的相关性进行检验。目前常用的就是协整理论以及随机游走模型。

运用协整理论判定股票价格序列存在的相关性，需要首先对股票价格序列进行平稳性检验，常用的检验方法是图示法和单位根检验法，图示法即对所选各个时间序列变量及一阶差分作时序图，从图中观察变量的时序图出现一定的趋势册可能是非平稳性序列，而经过一阶差分后的时序图表现出随机性，则序列可能是平稳的。但是图示法判断序列是否存在具有很大的主观性。理论上检验序列平稳性及阶输通过单位根检验来确定，单位根检验的方法很多，一般有DF，ADF检验和Phillips的非参数检验(PP检验)一般用的较多的方法是ADF检验。

检验后如果序列本身或者一阶差分后是平稳的，我们就可以对不同的股票序列进行协整检验，协整检验的方法主要有EG两步法，即首先对需要检验的变量进行普通的线性回归，得到一阶残差，再对残差序列进行单位根检验，如果存在单位根，那么变量是不具有协整关系的，如果不存在单位根，则序列是平稳的。EG检验比较适合两个序列之间的协整检验。除EG检验法之外，还有Johansen检验，Gregory hansan法，自回归滞后模型法等。其中johansen检验比较适合三个以上序列之间协整关系的检验。通过协整检验，可以判定股票价格序列之间的相关性，从而进行成对交易。

Christian L. Dunis和Gianluigi Giorgioni(2010)用高频数据代替日交易数据进行套利，并同时比较了具有协整关系的股票对和没有协整关系股票对进行套利的立即收益率，结果显示，股票间价格协整关系越高，进行统计套利的机会越多，潜在收益率也越高。

根据随机游走模型我们可以检验股票价格波动是否具有“记忆性”，也就是说是否存在可预测的成分。一般可以分为两种情况：短期可预测性分析及长期可预测性分析。在短期可预测性分析中，检验标准主要针对的是随机游走过程的第三种情况，即不相关增量的研究，可以采用的检验工具是自相关检验和方差比检验。在序列自相关检验中，常用到的统计量是自相关系数和鲍克斯-皮尔斯 Q统计量，当这两个统计量在一定的置信度下，显著大于其临界水平时，说明该序列自相关，也就是存在一定的可预测性。方差比检验遵循的事实是：随机游走的股价对数收益的方差随着时期线性增长，这些期间内增量是可以度量的。这样，在k期内计算的收益方差应该近似等于k倍的单期收益的方差，如果股价的波动是随机游走的，则方差比接近于1;当存在正的自相关时，方差比大于1;当存在负的自相关是，方差比小于1。进行长期可预测性分析，由于时间跨度较大的时候，采用方差比进行检验的作用不是很明显，所以可以采用R/S分析，用Hurst指数度量其长期可预测性，Hurst指数是通过下列方程的回归系数估计得到的：

Ln[(R/S)N]=C+H*LnN

R/S 是重标极差，N为观察次数，H为Hurst指数，C为常数。当H>时说，说明这些股票可能具有长期记忆性，但是还不能判定这个序列是随机游走或者是具有持续性的分形时间序列，还需要对其进行显著性检验。

无论是采用协整检验还是通过随机游走判断，其目的都是要找到一种短期或者长期内的一种均衡关系，这样我们的统计套利策略才能够得到有效的实施。

进行统计套利的数据一般是采用交易日收盘价数据，但是最近研究发现，采用高频数据(如5分钟，10分钟，15分钟，20分钟收盘价交易数据)市场中存在更多的统计套利机会。日交易数据我们选择前复权收盘价，而且如果两只股票价格价差比较大，需要先进性对数化处理。Christian L. Dunis和Gianluigi Giorgioni(2010)分别使用15分钟收盘价，20分钟收盘价，30分以及一个小时收盘价为样本进行统计套利分析，结果显示，使用高频数据进行统计套利所取得收益更高。而且海通证券金融分析师在绝对收益策略系列研究中，用沪深300指数为样本作为统计套利配对交易的标的股票池，使用高频数据计算累计收益率比使用日交易数据高将近5个百分点。

三、统计套利模型的应用的拓展―检验资本市场的有效性

Fama(1969)提出的有效市场假说，其经济含义是:市场能够对信息作出迅速合理的反应,使得市场价格能够充分反映所有可以获得的信息,从而使资产的价格不可用当前的信息进行预测,以至于任何人都无法持续地获得超额利润.通过检验统计套利机会存在与否就可以验证资本市场是有效的的，弱有效的，或者是无效的市场。徐玉莲(2005)通过运用统计套利对中国资本市场效率进行实证研究，首先得出结论：统计套利机会的存在与资本市场效率是不相容的。以此为理论依据，对中国股票市场中的价格惯性、价格反转及价值反转投资策略是否存在统计套利机会进行检验，结果发现我国股票市场尚未达到弱有效性。吴振翔，陈敏(2007)曾经利用这种方法对我国A股市场的弱有效性加以检验，采用惯性和反转两种投资策略发现我国A股若有效性不成立。另外我国学者吴振翔，魏先华等通过对Hogan的统计套利模型进行修正，提出了基于统计套利模型对开放式基金评级的方法。

四、结论

统计套利模型的应用目前主要表现在两个方面：1.作为一种有效的交易策略，进行套利。2.通过检测统计套利机会的存在，验证资本市场或者某个市场的有效性。由于统计套利策略的实施有赖于做空机制的建立，随着我股指期货和融资融券业务的推出和完善，相信在我国会有比较广泛的应用与发展。

参考文献

[1] . Burgess：A computational Methodolology for Modelling the Dynamics of statistical arbitrage, London business school,PhD Thesis,1999.

[2]方昊.统计套利的理论模式及应用分析―基于中国封闭式基金市场的检验.统计与决策,2005,6月(下).

[3]马理,卢烨婷.沪深 300 股指期货期现套利的可行性研究―基于统计套利模型的实证.财贸研究,2011,1.

[4]吴桥林.基于沪深 300 股指期货的套利策略研究[D].中国优秀硕士学位论文.2009.

[5]吴振翔,陈敏.中国股票市场弱有效性的统计套利检验[J].系统工程理论与实践.2007,2月.

关于半参统计模型的估计研究

【摘要】随着数据模型技术的迅速发展，现有的数据模型已经无法满足实践中遇到的一些测量问题，严重的限制了现代科学技术在数据模型上应用和发展，所以基于这种背景之下，学者们针对数据模型测量实验提出了新的理论和方法，并研制出了半参数模型数据应用。半参数模型数据是基于参数模型和非参数模型之上的一种新的测量数据模型，因此它具备参数模型和非参数模型很多共同点。本文将结合数据模型技术，对半参统计模型进行详细的探究与讨论。

【关键词】半参数模型完善误差测量值纵向数据

本文以半参数模型为例，对参数、非参数分量的估计值和观测值等内容进行讨论，并运用三次样条函数插值法得出非参数分量的推估表达式。另外，为了解决纵向数据下半参数模型的参数部分和非参数部分的估计问题，在误差为鞅差序列情形下，对半参数数据模型、渐近正态性、强相合性进行研究和分析。另外，本文初步讨论了平衡参数的选取问题，并充分说明了泛最小二乘估计方法以及相关结论，同时对半参数模型的迭代法进行了相关讨论和研究。

一、概论

在日常生活当中，人们所采用的参数数据模型构造相对简单，所以操作起来比较容易;但在测量数据的实际使用过程中存在着相关大的误差，例如在测量相对微小的物体，或者是对动态物体进行测量时。而建立半参数数据模型可以很好的解决和缓解这一问题：它不但能够消除或是降低测量中出现的误差，同时也不会将无法实现参数化的系统误差进行勾和。系统误差非常影响观测值的各种信息，如果能改善，就能使其实现更快、更及时、更准确的误差识别和提取过程;这样不仅可以提高参数估计的精确度，也对相关科学研究进行了有效补充。

举例来说，在模拟算例及坐标变换GPS定位重力测量等实际应用方面，体现了这种模型具有一定成功性及实用性;这主要是因为半参数数据模型同当前所使用的数据模型存在着一致性，可以很好的满足现在的实际需要。而新建立的半参数模型以及它的参数部分和非参数部分的估计，也可以解决一些污染数据的估计问题。这种半参数模型，不仅研究了纵向数据下其自身的t型估计，同时对一些含光滑项的半参数数据模型进行了详细的阐述。另外，基于对称和不对称这两种情况，可以在一个线性约束条件下对参数估计以及假设进行检验，这主要是因为对观测值产生影响的因素除了包含这个线性关系以外，还受到某种特定因素的干扰，所以不能将其归入误差行列。另外，基于自变量测量存在一定误差，经常会导致在计算过程汇总，丢失很多重要信息。

二、半参数回归模型及其估计方法

这种模型是由西方著名学者Stone在上世纪70年代所提出的，在80年代逐渐发展并成熟起来。目前，这种参数模型已经在医学以及生物学还有经济学等诸多领域中广泛使用开来。

半参数回归模型介于非参数回归模型和参数回归模型之间，其内容不仅囊括了线性部分，同时包含一些非参数部分，应该说这种模型成功的将两者的优点结合在一起。这种模型所涉及到的参数部分，主要是函数关系，也就是我们常说的对变量所呈现出来的大势走向进行有效把握和解释;而非参数部分则主要是值函数关系中不明确的那一部分，换句话就是对变量进行局部调整。因此，该模型能够很好的利用数据中所呈现出来的信息，这一点是参数回归模型还有非参数归回模型所无法比拟的优势，所以说半参数模型往往拥有更强、更准确的解释能力。

从其用途上来说，这种回归模型是当前经常使用的一种统计模型。其形式为：

三、纵向数据、线性函数和光滑性函数的作用

纵向数据其优点就是可以提供许多条件，从而引起人们的高度重视。当前纵向数据例子也非常多。但从其本质上讲，纵向数据其实是指对同一个个体，在不同时间以及不同地点之上，在重复观察之下所得到一种序列数据。但由于个体间都存在着一定的差别，从而导致在对纵向数据进行求方差时会出现一定偏差。在对纵向数据进行观察时，其观察值是相对独立的，因此其特点就是可以能够将截然不同两种数据和时间序列有效的结合在一起。即可以分析出来在个体上随着时间变化而发生的趋势，同时又能看出总体的变化形势。在当前很多纵向数据的研究中，不仅保留了其优点，并在此基础之上进行发展，实现了纵向数据中的局部线性拟合。这主要是人们希望可以建立输出变量和协变量以及时间效应的关系。可由于时间效应相对比较复杂，所以很难进行参数化的建模。

另外，虽然线性模型的估计已经取得大量的成果，但半参数模型估计至今为止还是空白页。线性模型的估计不仅仅是为了解决秩亏或病态的问题，还能在百病态的矩阵时，提供了处理线性、非线性及半参数模型等方法。首先，对观测条件较为接近的两个观测数据作为对照，可以削弱非参数的影响。从而将半参数模型变成线性模型，然后，按线性模型处理，得到参数的估计。而多数的情况下其线性系数将随着另一个变量而变化，但是这种线性系数随着时间的变化而变化，根本求不出在同一个模型中，所有时间段上的样本，亦很难使用一个或几个实函数来进行相关描述。在对测量数据处理时，如果将它看作为随机变量，往往只能达到估计的作用，要想在经典的线性模型中引入另一个变量的非线性函数，即模型中含有本质的非线性部分，就必须使用半参数线性模型。

另外就是指由各个部分组成的形态，研究对象是非线性系统中产生的不光滑和不可微的几何形体，对应的定量参数是维数，分形上统计模型的研究是当前国际非线性研究的重大前沿课题之一。因此，第一种途径是将非参数分量参数化的估计方法，也称之为参数化估计法，是关于半参数模型的早期工作，就是对函数空间附施加一定的限制，主要指光滑性。一些研究者认为半参数模型中的非参数分量也是非线性的，而且在大多数情形下所表现出来的往往是不光滑和不可微的。所以同样的数据，同样的检验方法，也可以使用立方光滑样条函数来研究半参数模型。

四、线性模型的泛最小二乘法与最小二乘法的抗差

(一)最小二乘法出现于18世纪末期

在当时科学研究中常常提出这样的问题：怎样从多个未知参数观测值集合中求出参数的最佳估值。尽管当时对于整体误差的范数，泛最小二乘法不如最小二乘法，但是当时使用最多的还是最小二乘法，其目的也就是为了估计参数。最小二乘法，在经过一段时间的研究和应用之后，逐步发展成为一整套比较完善的理论体系。现阶段不仅可以清楚地知道数据所服从的模型，同时在纵向数据半参数建模中，辅助以迭代加权法。这对补偿最小二乘法对非参数分量估计是非常有效，而且只要观测值很精确，那么该法对非参数分量估计更为可靠。例如在物理大地测量时，很早就使用用最小二乘配置法，并得到重力异常最佳估计值。不过在使用补偿最小二乘法来研究重力异常时，我们还应在兼顾着整体误差比较小的同时，考虑参数估计量的真实性。并在比较了迭代加权偏样条的基础上，研究最小二乘法在当前使用过程中存在的一些不足。应该说，该方法只强调了整体误差要实现最小，而忽略了对参数分量估计时出现的误差。所以在实际操作过程中，需要特别注意。

(二)半参模型在GPS定位中的应用和差分

半参模型在GPS相位观测中，其系统误差是影响高精度定位的主要因素，由于在解算之前模型存在一定误差，所以需及时观测误差中的粗差。GPS使用中，通过广播卫星来计算目标点在实际地理坐标系中具体坐标。这样就可以在操作过程中，发现并恢复整周未知数，由于观测值在卫星和观测站之间，是通过求双差来削弱或者是减少对卫星和接收机等系统误差的影响，因此难于用参数表达。但是在平差计算中，差分法虽然可以将观测方程的数目明显减少，但由于种种原因，依然无法取得令人满意的结果。但是如果选择使用半参数模型中的参数来表达系统误差，则能得到较好的效果。这主要是因为半参数模型是一种广义的线性回归模型，对于有着光滑项的半参数模型，在既定附加的条件之下，能够提供一个线性函数的估计方法，从而将测值中的粗差消除掉。

另外这种方法除了在GPS测量中使用之外，还可应用于光波测距仪以及变形监测等一些参数模型当中。在重力测量中的应用在很多情形下，尤其是数学界的理论研究，我们总是假定S是随机变量实际上，这种假设是合理的，近几年，我们对这种线性模型的研究取得了一些不错的成果，而且因其形式相对简洁，又有较高适用性，所以这种模型在诸多领域中发挥着重要作用。

通过模拟的算例及坐标变换GPS定位重力测量等实际应用，说明了该法的成功性及实用性，从理论上说明了流行的自然样条估计方法，其实质是补偿最小二乘方法的特例，在今后将会有广阔的发展空间。另外文章中提到的分形理论的研究对象应是非线性系统中产生的不光滑和不可微的几何形体，而且分形已经在断裂力学、地震学等中有着广泛的应用，因此应被推广使用到研究半参数模型中来，不仅能够更及时，更加准确的进行误差的识别和提取，同时可以提高参数估计的精确度，是对当前半参数模型研究的有力补充。

五、总结

文章所讲的半参数模型包括了参数、非参数分量的估计值和观测值等内容，并且用了三次样条函数插值法得到了非参数分量的推估表达式。另外，为了解决纵向数据前提下，半参数模型的参数部分和非参数部分的估计问题，在误差为鞅差序列情形下，对半参数数据模型、渐近正态性、强相合性进行研究和分析。同时介绍了最小二乘估计法。另外初步讨论了平衡参数的选取问题，还充分说明了泛最小二乘估计方法以及有关结论。在对半参数模型的迭代法进行了相关讨论和研究的基础之上，为迭代法提供了详细的理论说明，为实际应用提供了理论依据。

参考文献

[1]胡宏昌.误差为AR(1)情形的半参数回归模型拟极大似然估计的存在性[J].湖北师范学院学报(自然科学版)，2009(03).

[2]钱伟民，李静茹.纵向污染数据半参数回归模型中的强相合估计[J].同济大学学报(自然科学版)，2009(08).

[3]樊明智，王芬玲，郭辉.纵向数据半参数回归模型的最小二乘局部线性估计[J].数理统计与管理，2009(02).

[4]崔恒建，王强.变系数结构关系EV模型的参数估计[J].北京师范大学学报(自然科学版).2005(06).

[5]钱伟民，柴根象.纵向数据混合效应模型的统计分析[J].数学年刊A辑(中文版).2009(04)

[6]孙孝前，尤进红.纵向数据半参数建模中的迭代加权偏样条最小二乘估计[J].中国科学(A辑：数学)，2009(05).

[7]张三国，陈希孺.EV多项式模型的估计[J].中国科学(A辑)，2009(10).

[8]任哲，陈明华.污染数据回归分析中参数的最小一乘估计[J].应用概率统计，2009(03).

[9]张三国，陈希孺.有重复观测时EV模型修正极大似然估计的相合性[J].中国科学(A辑).2009(06).

[10]崔恒建，李勇，秦怀振.非线性半参数EV四归模型的估计理论[J].科学通报，2009(23).

[11]罗中明.响应变量随机缺失下变系数模型的统计推断[D].中南大学，2011.

[12]刘超男.两参数指数威布尔分布的参数Bayes估计及可靠性分析[D].中南大学，2008.

[13]郭艳.湖南省税收收入预测模型及其实证检验与经济分析[D].中南大学，2009.

[14]桑红芳.几类分布的参数估计的损失函数和风险函数的Bayes推断[D].中南大学，2009.

[15]朱琳.服从几类可靠性分布的无失效数据的bayes分析[D].中南大学，2009.

[16]黄芙蓉.指数族非线性模型和具有AR(1)误差线性模型的统计分析[D].南京理工大学，2009.

聚类分析检测异常数模论文