赵桂梅
- 作品数：20 被引量：19H指数：2
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- 发文基金：国家自然科学基金北京市大学生科学研究与创业行动计划北京市大学生科学研究与创业行动计划项目更多>>
- 相关领域：经济管理理学社会学自动化与计算机技术更多>>
- 大众对我国文创产品接受度研究
- 2020年
- 本文从文创产品的传统文化元素、外形设计、传播方式、实用性这四个角度,探析大众对我国文创产品的接受度情况。通过描述统计分析,我们发现大众对产品的实用性接受度较低,对其它三方面有较高的接受度。对应分析结果表明年龄和收入两个因素与大众对文创产品接受度有密切关系。40-60岁年龄段人群倾向于不接受传统文化元素,50岁及以上人群认为文创产品的传播方式单一,文创产品的外形设计受到低收入人群的偏爱,不足以满足高收入人群的需求。
- 赵苑如赵桂梅
- 关键词：接受度传统文化元素
- 金融业股票投资价值分析——基于因子分析和聚类分析方法被引量：7
- 2014年
- 本文以金融业股票投资价值为研究对象,利用因子分析提出体现股票投资价值的四项指标:盈利能力、偿债能力、运营能力和成长能力。结合聚类分析方法,本文认为在金融业股票中银行类股票值得关注、较为安全,中航投资极具成长性,爱建股份在偿债能力和成长能力方面表现很差,投资需慎重。
- 杨林王天翊赵桂梅
- 关键词：金融业聚类分析
- 一种新的股价波动同步性测算方法——以金融业为例
- 2021年
- 借助近似因子模型给出一种新的股价波动同步性测算指标.理论推导显示所建议指标与学术界普遍使用的R2一脉相承.运用该指标测算金融业各股股价波动同步情况,结果显示行业内各股高同步特征明显,在研究期内有一半以上的股票具有高同步性,且在熊市后的反弹阶段同步性高的股票数量最多.广发、中信、东北证券及华夏银行在绝大多数时期具有明显高同步特征.兴业、方正、招商、光大证券及光大银行在牛熊市及熊市后的反弹阶段呈现出明显高同步性.
- 赵桂梅郑侠刘喜波张新扬
- 关键词：股价波动
- Weibull分布兴趣参数的广义置信区间被引量：2
- 2010年
- Weibull分布可以用来描述疲劳失效、真空管失效和轴承失效等,是重要的寿命分布。本文研究了Weibull分布尺度参数、形状参数、分位数及可靠度函数的广义置信区间问题。利用广义枢轴量给出四个兴趣参数的广义置信区间。证明了由广义枢轴量确定的四个兴趣参数的广义置信区间具有频率意义下的实际置信水平。
- 赵桂梅崔玉杰
- 关键词：WEIBULL分布广义置信区间
- 两个Weibull分布尺度参数比的推断被引量：5
- 2011年
- 本文研究两个Weibull分布尺度参数比的推断.利用广义枢轴量和广义检验变量分别给出尺度参数比的广义置信区间和假设检验.证明了在形状参数相等时由广义枢轴量确定的尺度参数比的100(1-α)%广义置信区间的覆盖概率为1-α(0<α<1)由广义p-值确定的固定水平检验具有真实水平.讨论了形状参数不等时尺度参数比的推断,给出频率性质,通过与前人的结果模拟比较得出本文的方法能更好地解决尺度参数比的推断问题.最后研究两个Weibull分布形状参数比的假设检验,证明由广义p-值确定的固定水平检验具有真实水平.
- 赵桂梅徐兴忠
- 关键词：WEIBULL分布广义置信区间广义P-值
- 残疾人就业影响因素分析
- 2014年
- 文章对影响残疾人就业的因素进行研究,运用因子分析与logistic回归分析相结合的方法,得出残疾人就业态度与价值取向、专业技能与职业规划及心理因素是三大主要影响因素,且得出它们对就业状态的影响程度依次降低,运用描述统计分析方法对此三项影响因素做进一步分析。
- 谢骁王策赵桂梅
- 关键词：残疾人就业LOGISTIC回归分析
- Weibull分布兴趣参数的假设检验
- 2009年
- 研究Weibull分布尺度参数、形状参数、分位数及可靠度函数的假设检验问题.利用广义检验变量给出兴趣参数的广义p-值.证明由广义p-值确定的固定水平的检验具有真实水平.
- 赵桂梅
- 关键词：WEIBULL分布广义P-值
- R软件在因子分析中的应用
- 本文主要叙述了R软件在多元统计分析中的因子分析中的应用,通过举例,分析了主成分算法的原理,加上一些分析结果,体现了R软件自主灵活的特点,同时加深对因子分析思想的理解和掌握,并为解决实际问题奠定基础.
- 王晓伟罗德崔玉杰赵桂梅
- 关键词：R软件主成分法
- 文献传递
- R软件在寿命数据的假设检验分析中的应用
- 自由统计软件R是一个用于统计计算和统计制图的优秀工具.本文分别用单个总体均值的假设检验和单个正态方差的假设检验解决截尾寿命数据的假设检验问题,并简要的与SAS、SPSS软件做比较,结果表明R的分析方法的选择更多更加简便实...
- 付晓玲潘正恒崔玉杰赵桂梅
- 关键词：寿命数据
- 文献传递
- 大样本线性回归的子抽样方法比较研究
- 2021年
- 本文主要探究大样本线性回归的子抽样方法,采用均匀抽样和杠杆值抽样的子抽样方法,对数据进行线性回归模型的拟合,使用均方误差来评价抽样方法的优良性。借助随机模拟方式,通过改变子样本量的大小以及增加抽样次数,观察均匀抽样和杠杆值抽样两种抽样方法均方误差的变化。模拟结果表明,无论是改变子样本量大小还是增加抽样次数,杠杆值抽样的均方误差总是小于均匀抽样的均方误差。
- 张新扬赵桂梅刘喜波
- 关键词：线性回归模型
