高等学校资源配置风险的贝叶斯估计与控制模型研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究内容与方法 | 第10-11页 |
| 1.3 本文的内容结构 | 第11-13页 |
| 第二章 贝叶斯估计概述 | 第13-21页 |
| 2.1 贝叶斯统计与经典统计 | 第13-14页 |
| 2.2 先验分布与后验分布 | 第14-18页 |
| 2.3 马氏链蒙特卡洛方法 | 第18-19页 |
| 2.4 贝叶斯估计 | 第19-20页 |
| 2.5 本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 资源配置风险定义与贝叶斯估计 | 第21-48页 |
| 3.1 风险的研究现状 | 第21-23页 |
| 3.2 高校资源配置风险问题概述 | 第23页 |
| 3.3 基于贝叶斯估计的资源配置风险分布研究 | 第23-31页 |
| 3.3.1 统计方法确定风险的分布形式 | 第24-25页 |
| 3.3.2 资源配置风险预测模型 | 第25-31页 |
| 3.4 资源配置风险分布参数的先验分布 | 第31-32页 |
| 3.5 资源配置风险分布参数的后验分布 | 第32-33页 |
| 3.6 资源配置风险的贝叶斯估计 | 第33-44页 |
| 3.6.1 Doodle模型的建立和检验 | 第34-35页 |
| 3.6.2 Doodle模型的数据输入与模型编译 | 第35-36页 |
| 3.6.3 变量监控和模型迭代 | 第36页 |
| 3.6.4 模拟结果输出和收敛性判别 | 第36-44页 |
| 3.7 贝叶斯估计的误差 | 第44-46页 |
| 3.8 本章小结 | 第46-48页 |
| 第四章 高校资源配置风险控制模型 | 第48-59页 |
| 4.1 问题描述 | 第48页 |
| 4.2 研究思路 | 第48-49页 |
| 4.3 基于遗传算法的风险优化控制模型 | 第49-55页 |
| 4.3.1 遗传算法概述 | 第49-50页 |
| 4.3.2 风险的区间估计 | 第50-51页 |
| 4.3.3 对应期望风险的最优控制域计算 | 第51-55页 |
| 4.4 资源配置风险的控制域 | 第55-57页 |
| 4.4.1 控制域的区间表示 | 第55-56页 |
| 4.4.2 控制模型的结果检验与分析 | 第56-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-59页 |
| 结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 附录 | 第63-65页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 附件 | 第67页 |
