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贝叶斯模型平均及其在北京降雨预报中的一个应用被引量：1: 2016年; 贝叶斯模型平均(Bayesian Model Averaging:BMA)是动态建模中融合集合预报信息的一种重要统计后处理方法.本文首先系统论述了BMA的建模分析过程,包括模型架构、参数估计方法、训练期的选择准则以及典型预报分布的抽样原理.然后,结合北京市2011年5—8月份逐日累积降雨量实例,我们详细描述了BMA的实现过程.实例分析结果表明,BMA统计后处理,无论是精度还是校准度,相对于原始集合预报都有优势.; 段小刚曹伟华; 关键词：混合模型 EM算法抽样分布

一种基于多源遥感影像的海冰冰情数据的重建方法及装置: 本发明涉及海冰冰情数据重建技术领域，特别是指一种基于多源遥感影像的海冰冰情数据的重建方法及装置。所述方法包括：获取目标海域海冰的遥感影像数据；对所述遥感影像数据进行预处理，得到校正后的遥感影像数据；根据所述校正后的遥感影...; 许映军李倩段小刚高吉喆张化童行伟

基于Copula函数的北京强降水频率及危险性分析被引量：16: 2016年; 客观分析强降水事件的发生频率及其致灾因子危险性,能为局地洪涝灾害的防灾、减灾规划及灾害预警提供科学依据。探讨了基于二元Copula函数的强降水致灾变量联合分布及其在强降水危险性分析中的应用。利用北京地区2005—2014年逐时降水资料提取强降水事件案例,通过建立能反映两个主要致灾因素——降水持续时间和过程降水量依存关系的二元联合分布模型,计算了北京地区强降水事件条件重现期,并以此为基础开展危险性分析。研究表明,北京地区强降水事件的持续时间多小于24 h,且主要服从广义极值和对数正态分布,而过程降水量则更适用于广义极值分布;通过Gumbel Copula函数能较好刻画过程降水量与持续时间的相互依存关系。北京地区短时强降水重现期受持续时间影响明显,仅基于降水量的重现期估算会低估其致灾危险性,利用基于Copula函数的条件重现期能更合理描述不同强降水情景致灾因子的危险性特征及其空间差异性特征。北京地区持续时间小于12 h、过程降水量在50 mm以上的强降水事件多呈东北—西南走向,而持续时间在6 h以内的50 mm以上强降水则在北京城区及东北部地区更加频繁。; 曹伟华梁旭东赵晗萍段小刚张自银; 关键词：强降水 COPULA函数重现期危险性

序: 2023年; 统计学是通过收集和分析数据,以便认识未知现象的一门科学.信息社会有数据才是硬道理.随着大数据时代的到来,收集和分析数据对于统计学来讲,其地位和作用日益凸显.统计学可分为理论统计学和应用统计学,理论统计学研究为应用统计学提供方法论的基础,应用统计学在实际应用中又会提出新的问题,不断开拓理论统计学的研究领域.理论统计学也被称为数理统计学,曾经属于数学学科,直至2011年统计学成为一级学科.虽然统计学和数学联系紧密,但统计学处理的对象是具体、非抽象数据,其本质方法是归纳.当今社会数据分析同人们的日常生活息息相关,统计学与数学、人工智能等深度融合,形成了数据科学的“主轴”.; 金蛟段小刚; 关键词：人工智能数据分析大数据时代数学学科

南水回补区地下水水质敏感指标识别及关联性研究被引量：2: 2023年; 基于北京市通州区2011-2019年地下水位及水质数据,构建了区内南水北调回补前后多个水质指标的ROC曲线;通过识别受回补影响的、AUC>0.7的高度敏感性指标Fe^(3+)质量浓度,以及AUC为0.6~0.7的中度敏感性指标NO_(3)^(-)、NO_(2)^(-)和F^(-)质量浓度后发现:Fe^(3+)在回补后总体质量浓度变小;NO_(3)^(-)、NO_(2)^(-)和F^(-)质量浓度变大.以F^(-)为例,构建了R-V copula模型,结果表明:与F^(-)敏感性密切相关的指标分别为Ca^(2+)、Mg^(2+)、Na^(+)、Cl^(-)质量浓度和pH;关联性的具体表现是Ca^(2+)质量浓度与F^(-)质量浓度明显负相关,区内地下水回补后Ca^(2+)质量浓度下降,激发了F^(-)的活跃度;pH与F^(-)通过Ca^(2+)产生间接相关关系,当pH增大、环境偏碱性时,水中Ca^(2+)的活性降低,利于F^(-)富集;Mg^(2+)、Na^(+)、Cl^(-)与F^(-)的质量浓度表现为正相关关系,其中Mg^(2+)与F^(-)的质量浓度相关关系受溶滤作用以及水力联系的影响,Cl^(-)与F^(-)的质量浓度同时增大,这是由于存在置换反应;Na^(+)在Ca^(2+)质量浓度较低时与F^(-)发生吸附解吸,从而得以富集.区内控制回补后地下水中F^(-)敏感富集,主要是因为回补不但激发了原生地质成因的含氟矿物溶解与混合稀释作用对含氟矿物溶解的促进,而且也加速了Cl^(-)与F^(-)的相互置换、Na^(+)与F^(-)的吸附解吸.研究成果可深化对南水北调回补区水质演化机制的认识,为北京城市副中心未来的地下水监测管理与供水安全保障提供理论支撑和决策依据.; 王琦郭学茹段小刚王树芳左锐王金生刘鑫翟远征孟利; 关键词：南水北调 ROC曲线

一种基于多源遥感影像的海冰冰情数据的重建方法及装置: 本发明涉及海冰冰情数据重建技术领域，特别是指一种基于多源遥感影像的海冰冰情数据的重建方法及装置。所述方法包括：获取目标海域海冰的遥感影像数据；对所述遥感影像数据进行预处理，得到校正后的遥感影像数据；根据所述校正后的遥感影...; 许映军李倩段小刚高吉喆张化童行伟

简单随机抽样中的“虚拟普查”技术: 2023年; 简单随机抽样,包括有无放回两种形式,是最基础的抽样设计.本文基于“虚拟普查”想法,对简单估计量的抽样方差给出了新的计算思路,并揭示了有无放回简单随机抽样之间的内在联系.“虚拟普查”想法的核心在于虚拟普查矩阵.该矩阵记录了逐一抽取的无放回简单随机抽样,假设拓展为普查时--“虚拟普查”名称的由来,所有总体单元的入样轨迹.论文构建的“虚拟普查”技术框架,可以看作已有对称化论证方法和以入样指示变量为工具的论证方法的融合,对增进理解传统抽样策略,看起来具有潜在价值.作为示例,论文针对实践中常用的两个抽样策略,有放回不等概抽样和自适应整群抽样,给出了基于简单随机抽样的解读视角.; 段小刚; 关键词：自适应抽样

协变量随机缺失时边际模型的广义矩估计: 2016年; 多元响应变量是纵向设计和横截面设计中经常遇到的一个数据类型.边际模型是探索该类数据解释变量对响应变量平均影响的一个常用工具.边际模型的一个重要特点在于,即使没有指明响应变量之间的相关结构,仍然能基于该模型构造回归参数的相合估计.本文讨论了协变量随机缺失时,边际模型回归参数的广义矩估计问题.使用逆概率加权和多个不同基底工作相关结构,我们得到了一组估计方程;本文通过极小化该估计方程组对应的二次推断函数构造目标参数的估计量.我们证明了估计量的渐近正态性,并通过随机模拟和初中数学成绩的实例分析考察了估计量的有限样本表现.; 贺婕段小刚张淑梅; 关键词：广义估计方程广义矩方法

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段小刚

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