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本文通过对Buhlmann—Straub模型结构的剖析，引入基于Gibbs抽样的马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)模拟方法，构建出风险保费预测值信用估计的贝叶斯模型。实例分析的结果证明了该模型能够在数据缺失的情况下，动态模拟出有关参数的后验分布，求出缺失参数的后验估计，提高计算的精度，从而有助于更有效地甄别出各保单问的非同质程度

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14-4 MCS-51最小系统的应用 最小系统的应用 ‹14-4-1 MCS-51最小应用系统 ‹14-4-2 中断系统 ‹14-4-3 定时器/计数器 ‹14-4-4 串行口 14-5 MCS-51系列单片机系统扩展 系列单片机系统扩展 ‹14-5-1 系统扩展的内容与方法 ‹14-5-2 程序存储器的扩展 ‹14-5-3 数据存储器的扩展 ‹14-5-4 并行I/O口的扩展 ‹14-5-5 单片机系统的应用

导出了随机-模糊线性回归模型参数的估计量,证明了参数的估计量为无偏估计,同时推导了参数估计量数字特征和回归方程相关系数的计算公式。将该模型应用于岩石样本抗剪强度实验数据处理中,通过与传统的随机一元线性回归对比分析,表明使用该方法得到的力学参数更具代表性

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0.1 关于绪论 0.2 课程教学大纲 §1.1 计量经济学 一、计量经济学 二、计量经济学模型 三、计量经济学的内容体系 四、计量经济学是一门经济学科 五、计量经济学在经济学科中的地位 §1.2 经典计量经济学模型的建模步骤 §1.2 建立计量经济学模型的步骤和要点 一、理论模型的设计 二、样本数据的收集 三、模型参数的估计 四、模型的检验 五、计量经济学模型成功的三要素 §1.3 计量经济学模型的应用