简介：Benford分布律是常用的数据质量评估方法。通常,Benford分布律只适用于完整数据集的数据质量评估。对于完整数据集的有界子集,提出修正Benford分布律评估其数据质量,拓宽了Benford分布律的适用范围。随机模拟结果显示,新方法的统计性质比Benford分布律更好,评估结果更合理。

简介：传统的会计教学模式过分强调了理论性教学的系统性与完整性，实践性教学所占的比重少。为适应市场经济对人才培养的要求，西安统计学院会计教学试图通过会计综合模拟实验，强化实践性教学，加强学生能力的培养，文章提出了一些设想，从不同的角度论证了会计综合模拟实验教学的重要性及其教学模式与操作运行的方法、特点

简介：

简介：中心极限定理是理解和学习统计推断的难点与关键。本文介绍子运用Excel模拟中心极限定理的方法与步骤，以辅助抽样分布与中心极限定理的教学。

简介：为合理分析高速公路畅通状态，为公路建设项目优化提供依据，在分析畅通内涵的基础上，补充运输需求满足度、公路供给有效性两指标，完善了高速公路路段畅通状态评价指标体系。针对传统畅通状态评价等级只有“畅通”、“拥堵”两级，无法体现公路运营状态渐变性的缺陷，将畅通状态评语集划分为“过度拥堵”、“拥堵”、“畅通”、“过度畅通”四个级别。拥堵和过度畅通都是公路的不合理运营状态。

简介：本文主要通过对改革后高样统计模拟实验教学的分析，提出了高校统计模拟实验教学仍存在的一此问题并提出相应的改革措施。

简介：本文从分析各种随机抽样方法入手，对一些基本的随机抽样方法进行了简单比较。进一步讨论了MollteCarlo模拟随机抽样的抽样误差问题。着重分析抽样误差产生的原因以及怎样运用统计方法进行合理的误差控制。进一步结合具体实例进行了抽样模拟，并对模拟结果加以分析。针对模拟误差的影响因素，提出了解决MonteCarlo模拟中控制抽样误差的一些基本问题。

简介：本文主要通过对高校统计实验教学的现状及不足的分析，提出了高校统计模拟实验教学的发展新思路及相应改革措施。

简介：需要治疗的病例数（NNT）是近年来国际上用于评价临床疗效的一个简单而有效的指标。运用鞍点逼近法构造了NNT的区间估计,并将其与Wald、Wilsonscore和Delta法进行比较。蒙特卡洛模拟研究结果表明,鞍点逼近法得到的区间估计覆盖率与名义水平接近程度总体上更高,平均区间长度更短,即鞍点逼近法优于Wald、Wilsonscore和Delta法。

简介：工业产品出厂价格变动状态的模糊综合评判□许豹生长期以来价格体制改革在我国经济体制改革过程中处在一个十分关键的位置上，而工业品出厂价格变动程度对工业经济结构调整起着决定性的作用。本文以模糊综合评判为工具，对工业产品出厂价格变动的主要因素进行分析，建立了...

简介：本文基于状态空间模型,使用1993-2016年的数据测算了教育财政投入对教育公平的影响。结果表明,第一,我国教育财政投入确实促进了教育公平程度的提高;第二,1993-2016年间,教育财政投入对教育公平的影响在0.0329至0.0690这个区间内波动,而且最近几年呈现趋缓的趋势。未来教育财政投入的方向应从追求数量公平逐渐转向追求质量公平。

简介：从MDnteCarlo模拟的实现过程入手，首先通过对MonteCarlo方法原理的阐述来介绍该种方法。进一步结合具体的实例通过计算机进行模拟来解释MonteCarlo方法的具体实现过程。重点讨论在选择合理的数据生成过程的前提下，如何在MonteCarlo方法中减少模拟方差，从而提高估计精度，更好地应用这种方法来进行经济预测。

简介：忽略经济增长模型的合适性及时变特征可能导致中国经济增长方式测度严重背离现实。根据Solow与Lucas的两类经济增长模型,序贯性构建了6个时变参数经济增长函数。通过贝叶斯推断与MCMC抽样获得刻画经济增长方式转变的时变特征,应用模型选择与比较得到相应结论：规模报酬时变的人力资本外部性模型要优于其它5个模型,人力资本要素对经济增长具有溢出效应,提高了经济增长的内源性效率;物质资本弹性、人力资本弹性及溢出效应具有较强上升趋势,对中国经济可持续性发展发挥良好支撑作用;尚未达到递增阶段的规模报酬以及收敛性波动的全要素生产率（TFP）增长率都需审慎解决。

简介：实现工业化、城镇化、农业现代化协调发展是中国加快转变经济发展方式的重要任务之一。运用系统论的思想建立了反映工业化、城镇化、农业现代化综合发展水平的指标体系，构建了系统协调状态测度模型。对中国西部地区实证分析发现，西部地区“三化”协调发展水平与经济发展水平分布存在一定程度的空间错位，工业与农业发展的不协调是制约西部地区“三化”协调发展的关键因素，西部地区也存在过度城镇化现象，统筹城乡发展对促进城镇化与农业现代化协调发展有重要作用。针对西部地区实际情况，提出了提高“三化”协调发展水平的对策建议。