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作者

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分布式数据集极差与极值和的保密计算
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软件学报 2023年 第11期34卷 5408-5423页
作者: 李顺东 家珠亮 赵雪玲 陕西师范大学计算机科学学院 陕西西安710119
随着信息通信技术的不断突破与发展,信息获取变得非常便利.与此同时,隐私信息也更容易泄露.将智能领域与安全多方计算技术相结合,有望解决隐私保护问题.目前,安全多方计算已经解决了许多不同隐私保护问题,但还有更多的问题等待人们去解... 详细信息
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全变化参数的中位值-极差联合控制图
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系统工程理论与实践 2004年 第6期24卷 104-108页
作者: 李德高 赵选民 西北工业大学应用数学系 陕西西安710072
 根据Costa的全变化参数的均值控制图,设计全变化参数中位值-极差联合控制图,记为CVPx-R.将其与静态的中位值-极差联合控制图及其他动态的中位值-极差联合控制图做了比较.数据显示所设计的CVPx-R能较快发现过程的变化.
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可变样本容量和抽样区间的联合中位值和极差控制图
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应用概率统计 2004年 第1期20卷 20-26页
作者: 张维铭 刘建斌 浙江工程学院 杭州310033
最近的理论研究表明具有可变样本容量(VSS)和可变抽样区间(VSI)的控制图比常规控制(FSSI)图能更快地揭露生产过程中的问题.本文将以前单个控制图的研究方法推广到联合中位值(x)和极差(R)控制图,记作CVSSI x—R图.假定过程处于控制状态... 详细信息
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可变参数的联合中位值和极差控制图
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应用概率统计 2007年 第2期23卷 149-156页
作者: 张维铭 宗云南 刘建斌 浙江理工大学 杭州310018
最近设计了可变样本容量和抽样区间的联合中位值(x^(^))和极差(R)控制图,本文利用Costa的可变参数控制图的方法,设计包括可变控制限的可变参数的联合■和R图(CVP ■-R图).计算了在可变参数下发信号前的平均时间,并同联合常规■-R图(CF... 详细信息
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基于极差的条件自回归极差模型
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统计与决策 2007年 第12期23卷 148-149页
作者: 史美景 邱长溶 西安交通大学经济金融学院 西安710061
本文介绍了一种在固定时间区间上资产价格极差的动态模型:条件自回归极差(CARR)模型。CARR模型的条件极差十分类似GARCH模型中的条件方差,而且CARR模型也相似于ACD(Autoregressive Conditional Duration)模型。极端值理论(Extreme value... 详细信息
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极差调节的局部惩罚样条回归方法
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应用概率统计 2016年 第3期32卷 270-278页
作者: 李猛 杨联强 江坤 何声娴 安徽大学数学科学学院 合肥230601
在惩罚样条回归模型中,根据截断幂基函数系数的直观意义,以结点两边数据点极差的线性递减函数作为局部惩罚权重,构造了一种新的局部惩罚样条回归模型.不同于整体惩罚样条,该方法使得当数据点集在局部具有较大的波动性时,能给予拟合曲线... 详细信息
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条件自回归极差模型与波动率估计
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数量经济技术经济研究 2006年 第9期23卷 141-149页
作者: 周杰 刘三阳 西安电子科技大学应用数学系
无论是在理论研究领域还是在应用领域,波动率的预测已经成为现代金融经济学和金融工程的重要课题。Chou(2005)针对极差提出了条件自回归极差模型(CARR)。本文在Parkinson(1980)的基础上,对极差作出了一个简单的修正,使得相应的CARR模型... 详细信息
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利用极差对分析测试数据进行统计处理
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中国药学杂志 1992年 第4期27卷 231-233页
作者: 郑荣庆 安徽中医学院分析化学教研室
本文讨论了极差在判断离群值的舍弃、估算标准偏差、置信区间等分析测试数据统计处理等方面的应用问题。
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基于极差的区制转移随机波动率模型及其应用
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管理科学学报 2013年 第9期16卷 82-94页
作者: 郑挺国 左浩苗 厦门大学王亚南经济研究院 厦门361005 中国人寿资产管理有限公司 北京100033
关于金融波动率的建模,大量文献都是基于将收益率作为波动率代理变量,而基于极差这一更有效的代理变量研究波动率的则相对较少.考虑到随机波动率模型的优势,将区制转移引入到基于极差的随机波动率模型中,从而刻画金融市场中波动率水平... 详细信息
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基于价格极差的GARCH模型
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数理统计与管理 2013年 第2期32卷 259-267页
作者: 孙便霞 王明进 上海期货交易所 上海200122 北京大学光华管理学院 北京100871
本文利用资产价格的极差序列,基于常规GARCH模型的框架,构造了一类关于波动率的新模型,即GARCH-R模型以及能够表达波动率变化非对称性特性的AGARCH-R模型。利用上证综合指数日收益率及相应的高频数据,通过比较不同模型对波动率以及VAR... 详细信息
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