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订货和利率决策是企业和金融机构运营活动中的关键决策内容. 考虑市场信息缺失的情形, 构建了由供应商和零售商所组成的供应链系统, 其中, 零售商存在资金约束且通过银行获得融资服务, 利用 Stackelberg 博弈理论和极大极小方法建立了订货和利率的稳健决策模型, 获得了最优的订货量和保证收回本息时的最优利率. 最后数值仿真发现订货和利率决策具有较强的稳健性, 且银行要有意识的防止零售商提供虚假的...
引入支持向量机回归,提出具有数据修补功能的贝叶斯网络参数学习算法.该算法利用贝叶斯网络各观测节点不同时刻下的观测信息,在无先验信息约束下,通过样本回归对缺失数据进行修复.在获得的完整数据基础上利用最大似然估计完成贝叶斯网络参数估计.仿真结果表明,在有数据缺失的小样本情况下,该参数学习方法与标准EM算法相比,能够有效的提高参数学习效率以及推理结果的精度.
在实际的调查中经常会出现缺失数据. 如何处理这种情况下总体目标量的估计是一个重要问题.Zou 等(2002)对缺失数据情况下的样本轮换方法证明了他们所提出的线性化 Jackknife 方差估计量在均匀回答下是估计量方差的近似的设计无偏估计. 这一性质对于 Jackknife 方差估计量的使用提供了重要依据. 对于其它情况下 Jackknife 方差估计量是否也具有这一性质无疑是一个有意义的问题. ...

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