本文讨论了一类多变量系统自校正调节器的最优控制律及控制器参数辨识中的有关问题,给出了类似于单变量系统最小方差控制律的一种算法,便于计算,并具有较为简洁的形式。用此算法计算了两个实例的最小方差控制律,并与计算机仿真果进行了比较

一、已知只有一名理发师的理发厅,顾客到达的间隔时间服从均 匀分布,均值为16分钟,方差为5分钟,理发师的服务时间服 从均匀分布,均值为14分钟,方差为4分钟,模拟100个顾 客,求解(1)顾客的平均等待时间(2)平均的排队长度(3) 理发师的利用效率(30分)

众所周知,计算机在抽样过程中起着十分重要的作用。 例如,前面提出利用计算机产生随机数,当然我们知道它产 生的是“伪”随机数。本章所讨论的系统抽样在抽样过程中 选择使用计算机将是十分方便的

在蒙特卡洛方法应用中减小方差的基本技术:重要抽样法, 分层抽样法,控制变量法和对偶变量法。然而,单独使用这四种 减小方差的技巧仍然有其局限性。 人们发展了一些复合蒙特卡洛计算技术,如适应性蒙特卡洛 方法和多道蒙特卡洛抽样方法等。这些蒙特卡洛技巧对于被积函 数在积分范围内具有多个尖峰的情况,特别具有实用价值

一、异方差性 对多元线性回归模型:

一、多元线性回归模型 二、多元线性回归模型的参数估计 三、OLS估计量的统计性质 四、参数估计量的方差-协方差矩阵和随机误差项σ2方差的估计 五、样本容量问题 六、多元线性回归模型实例

极大似然估计的求法 —选择参数的估计量,使实验结果具有最大概率 估计量的几个评选标准 ·样本原点矩是总体原点矩的无偏估计量; 无偏性——E()=·样本方差是总体方差的无偏估计量; ·无偏估计量的函数未必是无偏估计量

均值方差证券投资组合选择模型 马科维茨 Markowitz《证券组合选择》 投资选择:风险(低)收益(高)之间的“平 衡” 基于期望收益率上的投资决策,最多只能获得 最高的平均收益率 风险收益的“数量化

一、方差的概念 引例:现有甲、乙两位射手,甲射手射击中命中的环数 工用X表示,乙射手射击中命中的环数用Y表示,甲、乙两射 手射击中命中的环数分布分别为:

第一节 异方差的存在与检验 第二节 协方差为对角阵的广义线性模型 第三节 自相关线性模型 第四节 广义矩估计方法 (GMM) 第五节 协方差阵正定的广义线性模型 第六节 协方差阵半正定的广义线性模型