您现在的位置: 首页> 研究主题> 指数模型

指数模型

指数模型的相关文献在1984年到2022年内共计527篇,主要集中在经济计划与管理、建筑科学、财政、金融 等领域,其中期刊论文426篇、会议论文28篇、专利文献155217篇;相关期刊362种,包括数量经济技术经济研究、中国集体经济、商业时代等; 相关会议28种,包括第十二届全国土力学及岩土工程学术大会、第32届中国气象学会年会、2012年全国科学学理论与学科建设暨科学技术学两委联合年会等;指数模型的相关文献由1281位作者贡献,包括刘凯、吉培荣、张德贤等。

指数模型—发文量

期刊论文>

论文:426 占比:0.27%

会议论文>

论文:28 占比:0.02%

专利文献>

论文:155217 占比:99.71%

总计:155671篇

指数模型—发文趋势图

指数模型

-研究学者

  • 刘凯
  • 吉培荣
  • 张德贤
  • 张苗
  • 汤洪宇
  • 邹凯
  • 孙雪
  • 张会庆
  • 张传庆
  • 张兵
  • 期刊论文
  • 会议论文
  • 专利文献

搜索

排序:

年份

    • 杜方阳
    • 摘要: 高职英语教学信息化指通过利用先进的信息化平台和手段,把原本有限的教学资源进行整合和重组,充分发挥资源的有效性。提高高职英语教学信息化的学生满意度,对于深化教学改革,提高课程质量,激发学生学习兴趣,提升学生学习效率具有重要意义。该文即以满意度理论为基础,构建了高职英语教学信息化学生满意度指数模型,并以实证研究验证了模型的可行性,最后给出建议。
    • 黎景锐; 罗怀良; 严椰篱; 肖贤
    • 摘要: 基于庐山市1960—2019年逐年逐日气温、相对湿度、平均风速和日照时数等气象资料,在分析气候变化的基础上,以温湿指数、风效指数、着衣指数和综合舒适度指数为评价指标,探讨庐山旅游气候舒适度变化特征.结果表明:庐山近60年气候变化显著,气温上升趋势明显(0.213°C/Da),年均温上升约1.278°C,年平均风速明显降低(-2.4 m/s),相对湿度稳定(78%左右),日照时数明显减少(-1.2 h/d);Mann-Kendall突变检验结果显示,除气温突变点在2001年外,风速、日照和相对湿度突变点均集中在20世纪80年代;气候舒适度指数显示,5月、6月和9月是庐山最佳旅游舒适期,12月至次年2月为庐山旅游不舒适期;近60年平均舒适期为4月8日至7月3日和8月17日至10月16日,舒适天数明显增加(3.38 d/Da),不适天数明显减少(-2.98 d/Da).庐山旅游舒适天数在年际间呈增多的趋势,对该地区旅游业发展是一个有利因素.
    • 范永茂; 胡炅
    • 摘要: 财政教育支出事关教育事业的发展,对社会进步有深远影响。中部六省不断提升对教育的重视力度,持续扩大教育经费开支,但生均义务教育支出规模仍处于全国的偏低水平。本文在财政教育支出和教育绩效评价相关理论基础上,参考平衡计分卡方法根据指标筛选原则利用DEA-BC2模型和DEA-Malmquist指数分析法对投入和产出数据进行效率测量,重点分析中部六省义务教育支出效率及近年来的变化情况,并判断经费支出效率变化的内在机理。研究发现在2014—2018年间,河南省表现为DEA有效,其余省份均为非DEA有效单元,纯技术效率低是导致大部分决策单元DEA无效或全要素生产率指数下降的原因,所以加强义务教育支出的管理水平是未来绩效管理的努力方向。
    • 潘文杰; 周菊玲
    • 摘要: 指数模型已广泛应用于各种类型的数据建模,如生存数据以及保险索赔数据。然而,指数复合分布模型尚未被广泛探索。本文通过对与单参数逆伽玛Pareto复合分布函数相关的随机变量求指数,创造了一种改进的双参数逆伽玛Pareto复合模型,即指数复合逆伽马Pareto模型,并且很好地分析了挪威火险数据案例。得出双参数指数逆伽马Pareto模型在所有数据集的拟合优度测度方面优于单参数逆伽马Pareto模型的结论。Exponential models have been widely used to model various types of data, such as survival data and insurance claim data. However, exponential composite distribution models have not been widely explored. In this paper, an improved two-parameter inverse-gamma Pareto composite model, namely exponential composite inverse-gamma Pareto model, is created by taking exponents of random variables related to the single-parameter inverse-gamma Pareto composite distribution function, and a good case of Norwegian fire data is analyzed. It is concluded that the two-parameter exponential gamma Pareto model is superior to the single-parameter inverse-gamma Pareto model in the goodness of fit measure of all data sets.
    • 韩红亮; 王雪梅
    • 摘要: 土壤墒情预报是实现农业节水的有效途径,当前ET0指数模型法和消退指数法是比较成熟的两种墒情预报方法。此次研究分别使用这2种方法,对中科院南皮试验站6个棉花小畦,2018年6月8日和6月16日的土壤墒情进行了预测,并进行比较。结果表明:两种预测方法都能够较准确的预测沧州地区的土壤墒情;但对6月16日各畦墒情预测结果,指数模型法的误差大于消退指数法的误差,且差异性显著。因此,在沧州地区,消退指数法比指数模型法更具有优越性。
    • 刘谢奇华; 康小兰; 刘滨
    • 摘要: 提高棉花生产效率是促进棉花产业兴旺的关键。以长江流域棉区作为研究对象,运用生产效率测算方法(DEA-Malmquist)对长江流域棉花生产省份棉花全要素生产率和区域差异进行测算分析。结果表明,技术进步不足是限制长江流域棉花全要素生产率提高的决定性因素,规模效率不足、技术效率不足也是限制长江流域棉花全要素生产率提高的重要因素。基于上述研究,提出了统筹全局安排棉花生产,加大棉花机械化研发力度,完善农业技术推广体系,推动棉花种植规模化发展等推动长江流域棉花生产高效发展的对策建议。
    • 翟运开; 郭柳妍; 赵栋祥; 路薇
    • 摘要: 对远程医疗政策文本进行评价,可以为远程医疗政策科学制定、有效实施及调整优化提供理论支撑和决策依据。首先,对远程医疗相关政策文本进行收集与预处理,运用文本挖掘法进行高频词提取并生成关键词共现网络,构建了由10个一级指标和48个二级指标组成的PMC指数模型。然后,选取我国七项具有代表性的专项政策文本进行分析,通过计算PMC指数、绘制PMC曲面图来分析各项政策的优劣及优化路径,并利用戴布拉图进行政策对比分析。研究结果发现,当前政策总体设计较为合理,能够有效促进远程医疗发展。最后,提出在远程医疗政策制定过程中,应增加预测性,引入相应的监管机制;在长远规划中设定多阶段的目标,加快制定专门的远程医疗政策技术路线图;丰富激励约束手段,并对采取的激励措施进行细化;强化政策重点、明确政策目标、拓宽政策范围、充实政策内容,提高政策对远程医疗发展的增量效应等政策建议。
    • 陶秋骋; 董作军; 董大顺; 张倩; 孙国君
    • 摘要: 杭州市生物医药产业在“十三五”期间取得了显著进步,本研究通过对杭州市生物医药产业政策开展文本挖掘工作,构建PMC指数模型,建立PMC曲面,对“十三五”期间杭州市10项具有代表性的生物医药产业政策进行量化评价。
    • 苟利民
    • 摘要: 本文基于修正后Lilien指数模型,测度2010~2020年我国30个省(区、市)产业结构转型升级速度,并运用空间误差模型分析其影响因素。研究发现:产业结构转型升级速度表现为先波动提升(2010~2016年),后平稳增长(2016~2020年)的发展态势,并呈现出东-东北-西-中部地区递减的空间分布特征。产业结构转型升级速度在空间上具有明显正相关关系,“高高集聚”省(区、市)主要来自于东部地区,“低低集聚”省(区、市)则主要来自于中、西部地区。城镇化水平、科技投入、经济基础、环境规制对产业结构转型升级速度有显著正向影响,外商直接投资则对其具有显著负向影响。
    • 化紫康
    • 摘要: 研究全国人口普查问题模型,旨在为政府统计部门核实人口数量和统计人口结构提供重要参考,以做出科学决策。研究对象是人口普查标准时点上的人口总体数量。利用这些数据推理、计算出最大人口数和人口增长率,得到人口普查问题模型。通过数理论推理数理逻辑,用MATLAB进行模型实验,实际数据与预测数据拟合,进行误差微调。经过实验证验并可以对人口数量预测,进行人口结构预测,为政府决策提供数据支撑。
  • 查看更多

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号