导读:本文包含了统计理论学习论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:底色,国家统计局,七十,追梦,翟立功,传统束缚,吉喆,长征路上,流金岁月,魏锋
统计理论学习论文文献综述
李琳[1]（2019）在《奋斗是青春最亮丽的底色》一文中研究指出重温初心，不忘来时之路；传承使命，凝聚奋进之力。立秋已至，暑热渐退。8月13日上午，国家统计局叁里河东楼321会议室内，掌声阵阵，气氛温馨而热烈。在当前统计部门“不忘初心、牢记使命”主题教育深入开展之际，国家统计局“重温初心 传承使命”统(本文来源于《中国信息报》期刊2019-08-16）
[2]（2018）在《中共四川省统计局党组学习贯彻党的十九大精神系列理论研究成果之二 新时代统计与政绩考核工作研究》一文中研究指出新时代政绩考核的发展变化与经济发展阶段相适应,政绩考核导向有新变化党的十九大报告指出,我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期。与经济发展阶段的转变相适应,政绩考核的导向已经发生了重大变化,从重数量转向重质量,指向了实现更高质量、更有效率、更加公平、更可持续的增长方式。2018年,全国31个省份中有19个省下调了年度GDP预期增长目标,增长质量、产业转型(本文来源于《四川省情》期刊2018年04期）
张彦春[3]（2018）在《统计学习理论应用于投资组合选择的一项新成果——《基于统计学习理论的安全第一投资组合选择》书评》一文中研究指出投资组合理论中很多经典的理论和模型,在建立之初因其坚实的数学基础,而广受学者和投资者的重视,然而某些理论和模型往往建立在严苛的假设条件基础上,在实际应用中,由于假设条件无法满足,使得理论和模型的实际应用效果无法达到预期。具体到安全第一准则,为实现该准则大都假定可投资资产的历史收益率样本量是无穷大的,然而现实金融市场中可获得的历史收益率样本量往往是有限甚至较少的,这对准则的实用性提出挑战。(本文来源于《河北工程大学学报(社会科学版)》期刊2018年01期）
[4]（2018）在《中共四川省统计局党组学习贯彻党的十九大精神系列理论研究成果之一 新时代强化统计监督职能研究》一文中研究指出统计监督职能是统计法定的叁大职能之一,党的十九大报告首次在"健全党和国家监督体系"中提出"完善统计体制",这对统计工作作出了新定位,提出了新要求,统计应抓住机遇,乘势而为,坚持完善统计体制,强化统计监督职能,充分发挥统计在党和国家监督体系中的重要作用。强化统计监督职能是新时代发展的必然要求强化统计监督是新时代全面深化依法治国的必然要求(本文来源于《四川省情》期刊2018年02期）
杜二玲,范毅君,李海军[5]（2016）在《统计学习理论基础研究新进展》一文中研究指出统计学习理论是研究小样本情况下机器学习的理论。在该理论基础上发展起来的支持向量机在许多方面都有应用。系统地整理分析了统计学习理论基础研究的文献,将其主要划分为概率空间的扩展,随机样本的变化,以及两者相结合叁个方面介绍了统计学习理论基础研究的新进展,并对未来的发展进行了展望。(本文来源于《现代工业经济和信息化》期刊2016年18期）
[6]（2016）在《浙江省统计局召开局党组理论学习中心组(扩大)会议暨各市统计局长会议》一文中研究指出2016年5月19日,浙江省统计局在杭州召开局党组理论学习中心组(扩大)会议暨各市统计局长会议,学习贯彻夏宝龙书记等省领导关于统计工作的重要指示精神、省委十叁届九次全会精神和国家统计局"叁新"专项统计工作动员部署视频会议精神,交流各地统计工作,部署全省统计局系(本文来源于《统计科学与实践》期刊2016年05期）
周佳佳[7]（2016）在《错误界理论及机器学习算法统计特性研究》一文中研究指出近年来,如何从理论上分析算法的泛化性能是机器学习主要研究问题。在机器学习中,泛化误差用来衡量一个学习机应用到未知数据的学习能力。我们希望找到一个泛化误差的上界,利用该上界来指导我们进行模型选择,从而得到一个具有更好泛化能力的学习机。鉴于此,本文主要对泛化误差上界进行研究讨论,且将学习场景限定在域自适应学习与在线学习中。域自适应学习可用来解决训练样本和测试样本概率分布不一致的机器学习问题。在线学习是机器学习的重要分支,是一种实时交互式动态学习的机器学习方法。首先概述了泛化误差界的基本学习理论,并对我们研究的两种学习场景:域自适应回归学习和在线学习进行了综述,分别介绍了其学习理论和当下的热门研究方法。总结了两种学习场景下对泛化误差上界有待进一步讨论的问题。通过将域自适应分类场景中的学习思路应用到回归场景中,我们对域自适应回归场景中的误差上界进行重新求解,最终利用源域的误差和源域和目标域的对比离差距离给出目标域的误差上界。针对在线学习场景,我们提出了一种新的学习算法,其可应用于回归学习。自适应控制理论为我们提供了一个新的思路,李雅普诺夫稳定性定理为我们提供了完备的理论基础。我们构建与梯度下降算法类似的目标函数,通过利用李雅普诺夫函数的稳定性定理,得到一个新的权值更新规则,且同时得到了误差损失上界和累积损失上界。最终在人工生成数据集和UCI真实数据集上的实验也证明了该算法在在线学习中的有效性。当要学习的真实模型是随时间改变的时变模型时,我们需要考虑学习算法对不断改变的模型如何保证依然具有较好的学习效果,以及如何设置学习率来提高学习效果,因此我们对迁移专家场景中的在线学习算法进行了研究。最终我们给出了迁移专家场景下的学习率的具体调整方法,且通过实验验证了该方法的有效性。最后总结全文,提出域自适应回归学习和在线学习中泛化误差上界的未来研究方向。(本文来源于《中国石油大学(北京)》期刊2016-05-01）
蒋思瑶[8]（2016）在《基于统计学习理论的传染病预警方法研究比较》一文中研究指出在所有的突发公共卫生安全事件中,影响最严重的当属传染病疫情的爆发。传染病疫情的爆发不仅影响人们的正常出行,还容易造成社会大众的心理恐慌,造成国家经济和社会方方面面的动荡局面。而传染病预测预警技术的产生与发展,对防范传染病爆发,及时有效的采取应对措施就显得尤为重要。在诸多统计学学习理论中,应用于预测预警方面的方法有很多并且表现都不错。本文主要选取了叁种常用的统计模型,选取传染病中的结核病为对象,通过对收集到的结核病数据进行统计分析,应用10折交叉检验的方发比较得出在结核病预测预警方面表现比较好的模型。本文首先介绍了突发传染病事件近些年来的状况以及它给人们的生活带来的影响。同时介绍了各个国家面对突发事件做出了哪些应对措施,通过分析各个国家应用不同统计方法预测传染病模型的优缺点,最终本文选择了叁种统计模型,以结核病为传染病的代表,比较分析这叁种模型在传染病的预测预警方面的表现。其次,分别介绍了结构方程模型、人工神经网络模型和随机森林模型这叁种模型的基础理论知识。最后进行实证分析。应用R软件程序语言,对收集到的大连市各个学校的结核病数据进行数据处理分析。结果得到结构方程模型可以将不可观测的隐变量用多个可观测的指标表示出来,而且能很好的表示隐变量之间的因果关系。但结构方程的局限性是它本身是一种验证性的模型,因此不同的模型可能出现不同的结果。人工神经网络的非线性处理能力很好,但是容易出现过拟合现象。随机森林处理数据过程快,而且不容易发生过拟合现象。从人工神经网络和随机森立的10折交叉验证结果显示,随机森林模型的拟合度更高,更稳定。(本文来源于《辽宁师范大学》期刊2016-04-01）
吴广廉[9]（2015）在《服务汕尾经济发展新常态》一文中研究指出汕尾日报讯（ 吴广廉）6月11日下午，市委以“汕尾学习论坛”的形式举行理论学习中心组（扩大）学习会，邀请省统计局党组成员、副局长刘智华等到我市作专题辅导报告。温国辉、吴紫骊、莫英群等市四套班子领导成员出席，市委常委、常务副市长魏友庄主持学习会。(本文来源于《汕尾日报》期刊2015-06-12）
杨扬[10]（2015）在《基于统计学习理论的安全第一投资组合选择》一文中研究指出安全第一(safety first,SF)准则将投资组合收益低于某个“灾难性”水平视为灾难事件,旨在寻求使灾难事件发生概率最小的投资组合,它是当前应用广泛的风险价值(value-at-risk,Va R)和条件风险价值(conditional value-at-risk,CVa R)的思想来源。现有实现SF准则的研究大都建立在历史收益率样本量趋于无穷的基础上,遗憾的是,这个基础条件在实际金融市场上一般难以满足。鉴于此,本文在统计学习理论的基础上对SF准则在实际金融市场上的实现问题进行了深入探讨,运用理论研究与实证研究相结合的方法,改进现有投资组合优化模型,构建新的推广能力更强的投资组合优化模型,使得对SF准则的研究更加丰富完善,并使其成为投资者在金融市场上进行投资决策时可以信赖的分析工具。本文的主要研究工作及创新点如下:(1)对SF准则及现有实现SF准则的投资组合优化模型进行了分析,将SF准则所对应的灾难事件概率最小化问题归结为统计学习理论所处理的风险泛函最小化问题,在理论层面和实证层面指出了现有实现SF准则的投资组合优化模型所存在的问题,尤其是模型推广能力对历史收益率样本量的依赖。此外,探究了基于历史收益率的SF准则和分类问题之间的关系,发现二者可以归结为同一个风险泛函最小化问题。(2)以统计学习理论中推广能力的界为基础,推导出了一个基于软间隔的灾难事件概率的推广能力的上界,以最小化此上界为目标构建了叁个投资组合优化模型来实现SF准则,并比较分析了叁个模型的优劣。已有研究者基于统计学习理论中推广能力的界来实现SF准则,本文构建的叁个模型吸纳这一思想的同时,克服了现有方法需要求解非凸优化问题的缺陷。此外,推导出了模型参数的选取范围,尝试使用迭代格点搜索(iteration grid search,IGS)算法选取最佳参数。实证研究发现,相较于以光滑模型为代表的现有模型,本文所构建的投资组合优化模型整体上具有更强的推广能力,并且,在样本量很少时,基于固定参数的模型的推广能力强于基于IGS算法的模型的推广能力。(3)以统计学习理论中结构风险最小化原则及其直接实现为基础,分别改善了两个现有实现SF准则的投资组合优化模型——光滑模型和0-1混合整数线性规划模型。基于结构风险最小化原则及其直接实现,在原模型基础上增加2-范数约束得到改进模型,从多角度分析了范数约束对模型推广能力的影响。此外,讨论了改进模型中参数的选取范围,分析了特定参数下改进模型与原模型和等权重投资的关系,发现改进模型是原模型和等权重投资的一种拓广。实证研究结果表明,与原模型及等权重投资相比,改进模型整体上具有更强的推广能力。(4)以分类问题和基于SF准则的投资组合选择的关系为基础,分别使用单类支持向量机和马氏距离单类支持向量机构建了两个投资组合优化模型来实现SF准则。不同于已有的基于支持向量机的投资组合优化模型,这两个模型没有将影响资产收益率的因素视为分类问题的属性,而是直接使用可投资资产作为分类问题的属性,因而,可以直接通过支持向量机得到投资组合权重向量,为支持向量机应用于投资组合选择提供了新的方向。此外,实证研究结果验证了这两个投资组合优化模型比以光滑模型为代表的现有模型的优越性。(本文来源于《河北大学》期刊2015-06-01）
统计理论学习论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
新时代政绩考核的发展变化与经济发展阶段相适应,政绩考核导向有新变化党的十九大报告指出,我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段,正处在转变发展方式、优化经济结构、转换增长动力的攻关期。与经济发展阶段的转变相适应,政绩考核的导向已经发生了重大变化,从重数量转向重质量,指向了实现更高质量、更有效率、更加公平、更可持续的增长方式。2018年,全国31个省份中有19个省下调了年度GDP预期增长目标,增长质量、产业转型
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
统计理论学习论文参考文献
[1].李琳.奋斗是青春最亮丽的底色[N].中国信息报.2019
[2]..中共四川省统计局党组学习贯彻党的十九大精神系列理论研究成果之二新时代统计与政绩考核工作研究[J].四川省情.2018
[3].张彦春.统计学习理论应用于投资组合选择的一项新成果——《基于统计学习理论的安全第一投资组合选择》书评[J].河北工程大学学报(社会科学版).2018
[4]..中共四川省统计局党组学习贯彻党的十九大精神系列理论研究成果之一新时代强化统计监督职能研究[J].四川省情.2018
[5].杜二玲,范毅君,李海军.统计学习理论基础研究新进展[J].现代工业经济和信息化.2016
[6]..浙江省统计局召开局党组理论学习中心组(扩大)会议暨各市统计局长会议[J].统计科学与实践.2016
[7].周佳佳.错误界理论及机器学习算法统计特性研究[D].中国石油大学(北京).2016
[8].蒋思瑶.基于统计学习理论的传染病预警方法研究比较[D].辽宁师范大学.2016
[9].吴广廉.服务汕尾经济发展新常态[N].汕尾日报.2015
[10].杨扬.基于统计学习理论的安全第一投资组合选择[D].河北大学.2015