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病毒潜伏期影响因素分析——基于对数正态分布: 2024年; 鉴于传染病、疫情等突发性疾病的严峻性,其出现无疑会对人们的生产生活造成极其严重的冲击。若控制不力,将引发医疗资源紧张、经济质量下滑等一系列关乎生存与发展的问题。因此,对发病源的规律性进行深入探究显得尤为重要。通过掌握疾病的发展规律,医者能够及时制定相应医疗方案,实施有效干预,进而遏制疾病的进一步扩散,控制医疗成本。自2019年COVID-19疫情爆发以来,该病毒已对全球的经济、卫生、医疗等多个领域造成了巨大冲击,同时也对人类的生存安全提出了严峻挑战。本文以国家卫生健康委员会公布的各省市感染人数的真实数据为基础,经过严格的信息完整度筛查,依据病源仅暴露一次、暴露源清晰、暴露信息记录完整的标准,筛选出78位患者的病历数据作为研究样本。通过深入分析,探索了新型冠状病毒的潜伏期天数,结果表明,该病毒在人体内的平均潜伏期约为16天。此外,研究还发现,潜伏期长短与患者的性别、年龄无显著关联,但与已感染群体的接触方式和病毒的地域浓度密切相关。; 王文庆; 关键词：病毒潜伏期描述统计对数正态分布方差分析

一种相干对数正态分布雷达点杂波的模拟生成方法: 本发明公开了一种相干对数正态分布雷达点杂波的模拟生成方法，先构建查找表，再通过改进的线性反馈移位寄存器生成两路n级m序列，然后基于构建的查找表，利用Box‑Muller将两路n级m序列变换成一路复高斯白噪声序列，接着通过...; 郭连平唐琳杰田雨曾浩蒋俊王厚军叶芃杨扩军谭峰

一种核电厂对数正态分布贝叶斯更新的快速计算方法: 本发明属于核电厂设备可靠性领域，具体公开了一种核电厂对数正态分布贝叶斯更新的快速计算方法，包括S1、根据对数正态分布型设备失效的先验分布函数和实际电厂失效样本数据，按照贝叶斯公式，后验分布的λ概率密度函数；S2、计算积分...; 张怀远

基于双对数正态分布的电瓷型电气设备地震易损性研究被引量：2: 2024年; 总结了110 kV和220 kV典型电气设备的地震易损性曲线研究成果,考虑不同研究成果的离散性,基于双对数正态分布给出了抗震能力中值、随机性和不确定性建议值。进一步开展220 kV变电站系统的抗震性能分析,定量评价了变电站的功能性。研究结果表明:双对数正态分布可以较好地反映电气设备地震易损性的离散性,尤其是模型、方法等原因导致的不确定性。变电站系统的抗震能力低于电气设备的抗震能力,设计中应采取措施提高变电站的冗余性。变电站系统抗震性能与电气设备抗震能力中值正相关,与随机性和不确定性呈负相关。; 李吉超尚庆学罗清宇王涛; 关键词：电气设备地震易损性变电站系统

基于双对数正态分布的期权定价模型及应用: 近年来,随着我国金融市场不断对外开放,金融衍生品市场的发展大幅提速,场内金融期权陆续推出,我国的金融市场已经步入期权时代。经典的BlackScholes-Merton(BSM)期权定价模型为欧式期权定价提供简洁明了的解析...; 朱逸民; 关键词：期权定价

一种基于对数正态分布的核电厂备件需求预测方法: 本发明属于备件管理技术领域，具体涉及一种基于对数正态分布的核电厂备件需求预测方法。包括如下步骤：步骤1：根据备件寿命数据获取对数正态分布的参数的μ和σ，其中μ为对数正态分布的对数均值，σ为对数正态分布的对数标准差；步骤2...; 姚昊杜君尧吴宝华蔡胜武胡文勇熊伟李志鹏李强汤奔潘炼

基于双对数正态分布的沪深300ETF期权定价被引量：1: 2023年; 文章在标的资产价格服从双对数正态分布设定下,推导出欧式期权的解析定价公式,从而拓展了经典的Black-Scholes-Merton(BSM)期权定价模型.然后基于期权市场价格和理论价格之差最小化模型来估计双对数正态分布中的待估参数,以使得理论模型更贴合金融市场的实际情况.最后文章基于沪深300ETF期权2020年1月至2022年11月的市场价格数据,来检验模型的定价效果.实证结果表明:无论是样本内拟合还是样本外预测,基于双对数正态分布的定价模型都比BSM模型表现出更加精确的定价结果.; 黄金波朱逸民张飞鹏; 关键词：期权定价

对数正态分布序列单均值变点的识别和估计: 2023年; 针对数据呈现偏态分布且存在变点的情况,构建对数正态分布的单均值变点模型,给出分布的均值单变点模型的似然函数,并采用极大似然方法和贝叶斯方法对变点位置进行识别和估计.通过模拟比较研究,这两种方法都能有效地估计变点位置,在标准差和相对误差准则下,贝叶斯方法比极大似然方法效果更理想.其中共轭先验分布下的贝叶斯方法较无信息先验下的贝叶斯方法识别和估计变点位置表现更优.; 陈丽曲黄介武; 关键词：对数正态分布贝叶斯方法

共同影响因素下基于对数正态分布的项目工期仿真算法: 2023年; 建立了一种基于对数正态分布的项目工期仿真算法.以往对于项目工期的仿真都假设项目中活动时间相互独立,将活动时间的影响因素分为共同影响因素和独立影响因素,独立因素影响下的活动时间服从对数正态分布,共同影响因素为另一对数正态分布变量,活动的实际时间等于两变量的乘积,由于共同影响因素的引入使得活动之间不再独立.同时给出了从历史数据中估计共同影响因素分布函数参数的方法,该方法考虑了数据中存在的“帕肯森”效应.根据现实中50个项目的实际数据运用不同的分布函数进行了仿真,结果发现算法得到的项目工期分布明显好于活动时间独立下的正态分布、指数分布、贝塔分布,且对活动时间的方差不敏感.; 齐德伟; 关键词：项目工期仿真对数正态分布

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