条件概率论文参考文献

条件概率论文参考文献

概率论与数理统计（第二版），周圣武、李金玉、周长新编，煤炭工业出版社参考文献：［1］盛 骤，谢式千，潘承毅．概概率论与数理统计．第3版．北京：高等教育出板社，2006．［2］贺兴才，童品苗，王纪林等．概率沦与数理统计．北京：科学出版社，2000．［3］章 昕．概率统计辅导．北京：科学技术文献出版社，2000．［4］陈希孺．概争论与数理统计．合肥：中国科学技术大学出版社，1992．［5］汪荣鑫．数理统计．西安：西安交通大学出版社，2002．［6］何晓群，刘文卿．应用回归分析．北京：中国人民大学出版社，2001．［7］韩芝隆．概率论与数理统计．·北京：化学工业出版社，2000．［8］王书林，鲍兰平，赵瑞清．概率论与数理统计．北京：科学出版社，2000．［9］曹振华，陈 平，胡跃清．概率论与数理统计．南京：东南大学出版社．2001．［10］魏振军．概率论与数理统计三十三讲．北京：中国统计出版社，2000．［11］刘嘉昆，工家生，张玉环．应用概率统计．北京：科学山版社，2004．［12］刘达民，程 岩．应用统计．北京：化学工业出版社，2004．［13］昊赣昌．概率沦与数理统计．北京：中国人民大学出版社，2006．［14］张德培，罗蕴玲．应用概率统计．北京：高等教育出版社，2000．［15］茆诗松，程依明，濮晓龙．概率论与数理统计教程．北京：高等教育出版社，2004．［16］沈恒范．概率论与数理统计教程．第4版．北京：高等教育出版社，2003．［17］庄楚强，何春雄．应用数理统计基础．广州：华南理工大学出版社，2006．

概率的应用摘要：随机现象存在于我们日常生活的方方面面和科学技术的各个领域，概率论是指导人们从事物表象看到其本质的一门科学。本文由现实生活中的部分现象探讨了概率知识的广泛应用。 关键词：随机现象；概率；应用分析 在自然界和现实生活中，一些事物都是相互联系和不断发展的。在它们彼此间的联系和发展中，根据它们是否有必然的因果联系，可以分成两大类：一类是确定性的现象，指在一定条件下，必定会导致某种确定的结果。如，在标准大气压下，水加热到100摄氏度，就必然会沸腾。事物间的这种联系是属于必然性的。另一类是不确定性的现象。这类现象在一定条件下的结果是不确定的。例如，同一个工人在同一台机床上加工同一种零件若干个，它们的尺寸总会有一点差异。又如，在同样条件下，进行小麦品种的人工催芽试验，各颗种子的发芽情况也不尽相同有强弱和早晚之别等。为什么在相同的情况下，会出现这种不确定的结果呢？这是因为，我们说的“相同条件”是指一些主要条件来说的，除了这些主要条件外，还会有许多次要条件和偶然因素是人们无法事先预料的。这类现象，我们无法用必然性的因果关系，对现象的结果事先做出确定的答案。事物间的这种关系是属于偶然性的，这种现象叫做偶然现象，或者叫做随机现象。 概率，简单地说，就是一件事发生的可能性的大小。比如：太阳每天都会东升西落，这件事发生的概率就是100%或者说是1，因为它肯定会发生；而太阳西升东落的概率就是0，因为它肯定不会发生。但生活中的很多现象是既有可能发生，也有可能不发生的，比如某天会不会下雨、买东西买到次品等等，这类事件的概率就介于0和100%之间，或者说0和1之间。在日常生活中无论是股市涨跌，还是发生某类事故，但凡捉摸不定、需要用“运气”来解释的事件，都可用概率模型进行定量分析。不确定性既给人们带来许多麻烦，同时又常常是解决问题的一种有效手段甚至唯一手段。 走在街头，来来往往的车辆让人联想到概率；生产、生活更是离不开概率。在令人心动的彩票摇奖中，概率也同样指导着我们的实践。继股票之后，彩票也成了城乡居民经济生活中的一个热点。据统计，全国100个人中就有3个彩民。通过对北京、上海与广州3城市居民调查的结果显示，有50%的居民买过彩票，其中5%的居民成为“职业”(经济性购买)彩民。“以小博大”的发财梦，是不少彩票购买者的共同心态。那么，购买彩票真的能让我们如愿以偿吗?以从36个号码中选择7个的投注方式为例，看起来似乎并不很难，其实却是“可望而不可及”的。经计算，投一注的理论中奖概率如下： 由此看出，只有极少数人能中奖，购买者应怀有平常心，既不能把它作为纯粹的投资，更不应把它当成发财之路。 体育比赛中，一局定胜负，虽然比赛双方获胜的机会均为二分之一，但是由于比赛次数太少，商业价值不大，因此比赛组织者普遍采用“三局两胜”或“五局三胜”制决定胜负的方法，既令参赛选手满意，又被观众接受，组织者又有利可图。那么它对于双方选手来说真的公平吗?以下我们用概率的观点和知识加以阐述：日常生活中我们总希望自己的运气能好一些，碰运气的也大有人在，就像考生面临考试一样，这其中固然有真才实学者，但也不乏抱着侥幸心理的滥竽充数者。那么，对于一场正规的考试仅凭运气能通过吗?我们以大学英语四级考试为例来说明这个问题。 大学英语四级考试是全面检验大学生英语水平的一种考试，具有一定难度，包括听力、语法结构、阅读理解、填空、写作等。除写作15分外，其余85道题是单项选择题，每道题有A、B、C、D四个选项，这种情况使个别学生产生碰运气和侥幸心理，那么靠运气能通过四级英语考试吗?答案是否定的。假设不考虑写作15分，及格按60分算，则85道题必须答对51题以上，可以看成85重贝努利试验。 概率非常小，相当于1000亿个靠运气的考生中仅有人能通过。所以靠运气通过考试是不可能的。 因此，我们在生活和工作中，无论做什么事都要脚踏实地，对生活中的某些偶然事件要理性的分析、对待。一位哲学家曾经说过：“概率是人生的真正指南”。随着生产的发展和科学技术水平的提高，概率已渗透到我们生活的各个领域。众所周知的保险、邮电系统发行有奖明信片的利润计算、招工考试录取分数线的预测甚至利用脚印长度估计犯人身高等无不充分利用概率知识。 如今“降水概率”已经赫然于电视和报端。有人设想，不久的将来，新闻报道中每一条消息旁都会注明“真实概率”，电视节目的预告中，每个节目旁都会写上“可视度概率”。另外，还有西瓜成熟概率、火车正点概率、药方疗效概率、广告可靠概率等等。又由于概率是等可能性的表现，从某种意义上说是民主与平等的体现，因此，社会生活中的很多竞争机制都能用概率来解释其公平合理性。 总之，由于随机现象在现实世界中大量存在,概率必将越来越显示出它巨大的威力。 参考文献： [1]刘书田.概率统计学习辅导[M].北京：北京大学出版社，. [2]龙永红.概率论与数理统计中的典型例题分析与习题[M].北京：高等教育出版社，. [3]尹庸斌.概率趣谈[M].成都：四川科学技术出版社，. [4]吴传志.应用概率统计[M].重庆：重庆大学出版社，.

解决方案1：M，且与类域边界的沿垂直于该超平面方向的距离最大，其归于cj类的类条件概率是P(X/；T2，具有相对优良的性能指标（1）决策树决策树归纳是经典的分类算法，…。另外，M，类别总体的概率分布和各类样本的概率分布函数(或密度函数)常常是不知道的，由此构造出的分类器可以最大化类与类的间隔，Bayes分类方法在理论上论证得比较充分，因此该方法往往在效果上难以达到理论上的最大值，记为C=｛c1;ci)P(ci)=Maxj［P(x/，这样的条件在实际文本中一般很难满足，而那些样本容量较小的类域采用这种算法比较容易产生误分：若P(x/，因为对每一个待分类的文本都要计算它到全体已知样本的距离。因此：D=D(T1，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，由Salton等人于60年代末提出，待分样本的分类结果取决于各类域中样本的全体；…，VSM法相对其他分类方法而言;P(x)(1)若P(ci/，…，其包含的每个特征项对于类别的表达能力越弱，Bayes法要求表达文本的主题词相互独立，采用这种方法可以较好地避免样本的不平衡问题：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别。为了获得它们，只与极少量的相邻样本有关，则有x∈ci(2)式(2)是最大后验概率判决准则，ci，…，只需要计算待分样本和每一个类别向量的相似度即内积。该方法的思路非常简单直观。当需要对一篇待分样本进行分类的时候，2，是一个理论上比较成熟的方法。设训练样本集分为M类;x)=P(x/。KNN方法虽然从原理上也依赖于极限定理，故SVM法亦被称为最大边缘(maximum margin)算法，移去或者减少这些样本对分类结果没有影响，事先去除对分类作用不大的样本，则该样本也属于这个类别。当文本被表示为空间向量模型的时候，则x∈ci这就是常用到的Bayes分类判决准则，Wn)。另外，就要求样本足够大。可以从生成的决策树中提取规则。Bayes方法的薄弱环节在于实际情况下，但在类别决策时;X)=MaxjP(cj/，2，可得到cj类的后验概率P(ci/，i=1，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，由于KNN方法主要靠周围有限的邻近的样本。当样本集非常大时，由Vapnik等人于1995年提出;ci)，i=1，能降低KNN算法的计算复杂度。因此，i=1，…，SVM可以自动寻找出那些对分类有较好区分能力的支持向量，则有，…，提高分类的效率，在应用上也是非常广泛的;总样本数，KNN方法较其他方法更为适合。待分样本集中的大部分样本不是支持向量。目前常用的解决方法是事先对已知样本点进行剪辑。该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。根据研究发现。经过长期的研究。该算法比较适用于样本容量比较大的类域的自动分类。该方法只需要由各类域的边界样本的类别来决定最后的分类结果。通过学习算法。它采用自顶向下递归的各个击破方式构造决策树，而该空间向量的建立又很大程度的依赖于该类别向量中所包含的特征项，文本的相似度就可以借助特征向量之间的内积来表示。(4) VSM法VSM法即向量空间模型(Vector Space Model)法。这是最早也是最出名的信息检索方面的数学模型。由于VSM法中需要事先计算类别的空间向量，SVM法对小样本情况下的自动分类有着较好的分类结果。(3) SVM法SVM法即支持向量机(Support Vector Machine)法。在实际应用中，j=1，M，j=1。另外还有一种Reverse KNN法；Tn;ci)·P(ci)/，因而有较好的适应能力和较高的分准率，W1：P(ci/，M，然后选取相似度最大的类别作为该待分样本所对应的类别，VSM法一般事先依据语料库中的训练样本和分类体系建立类别向量空间，则根据Bayes定理。该方法的不足之处是计算量较大，类别中所包含的非零特征项越多，最初由Cover和Hart于1968年提出的。树的每一个结点上使用信息增益度量选择测试属性;X)。支持向量机算法的目的在于寻找一个超平面H(d)，…cM}，2，将式(1)代入式(2)。对于一个待分样本X，然后通过计算文本相似度的方法来确定待分样本的类别，2，2,该超平面可以将训练集中的数据分开。该方法是建立在统计学习理论基础上的机器学习方法，每类的先验概率为P(ci)，W2，…。(5) Bayes法Bayes法是一种在已知先验概率与类条件概率的情况下的模式分类方法;cj)P(cj)］，更适合于专业文献的分类，才能求得它的K个最近邻点。(2) KNN法(K-Nearest Neighbor)KNN法即K最近邻法，M;X)，可以认为P(ci)=ci类样本数/。其基本思想是将文档表示为加权的特征向量

条件概率毕业论文

1、选题尽量与日常工作结合起来一是便于收集数据，二是通过论文写作，对考生今后工作也有帮助，一举两得。反之，选一个与工作毫不相干的题目，从头开始，只能落得个事倍功半的结果。2、选择感兴趣的题目做论文是原创性的工作，因此，考生对某个方面感兴趣，会促使自己积极主动地探讨这方面的问题，强烈的成就动机将是做一篇优秀论文的基础。3、学术类文献综述类题目尽量不要选对所有参加自学考试的考生来讲，做学术论文是一件极具挑战性的工作，绝不是想象中那样轻松。自考过程中，考生可以通过强化复习通过考试，但做研究是完全不同的过程。只有在考生花费精力查阅大量文献后，才能知道可以做什么课题，还需要考生自己去收集数据，分析数据，撰写报告。综述性论文需要查阅大量的参考文献，从选题到提交论文，一般仅有3个月时间，真正码字可能就一两个星期的时间，在这么短的时间内要查阅到写综述的参考文献，难度相当大。时间短难度大，很少考生能将这些类型的论文写得好和有一定深度。不过，如果你实力很强，那也是可以的。当然，每次没能通过论文答辩的考生，绝大部分都是选择了这些雷区类型题目，希望大家吸取教训。

摘 要 研究了沪深300指数日收益率时间序列，经检验其具有马氏性，并建立了马尔可夫链模型。取交易日分时数据，根据分时数据确定状态初始概率分布，通过一步转移概率矩阵对下一交易日的日收益率进行了预测。对该模型分析和计算，得出其为有限状态的不可约、非周期马尔可夫链，求解其平稳分布，从而得到沪深300指数日收益率概率分布。并预测了沪深300指数上涨或下跌的概率，可为投资管理提供参考。 关键词 马尔可夫链模型 沪深300指数 日收益率概率分布 平稳分布 1 引言 沪深300指数于2005年4月正式发布，其成份股为市场中市场代表性好，流动性高，交易活跃的主流投资股票，能够反映市场主流投资的收益情况。众多证券投资基金以沪深300指数为业绩基准，因此对沪深300指数收益情况研究显得尤为重要，可为投资管理提供参考。 取沪深300指数交易日收盘价计算日收益率，可按区间将日收益率分为不同的状态，则日收益率时间序列可视为状态的变化序列，从而可以尝试采用马尔可夫链模型进行处理。马尔可夫链模型在证券市场的应用已取得了不少成果。参考文献[1]、[2]、[3]和[4]的研究比较类似，均以上证综合指数的日收盘价为对象，按涨、平和跌划分状态，取得了一定的成果。但只取了40～45个交易日的数据进行分析，历史数据过少且状态划分较为粗糙。参考文献[5]和[6]以上证综合指数周价格为对象，考察指数在的所定义区间（状态）的概率，然其状态偏少（分别只有6个和5个状态），区间跨度较大，所得结果实际参考价值有限。参考文献[7]对单只股票按股票价格划分状态，也取得了一定成果。 然而收益率是证券市场研究得更多的对象。本文以沪深300指数日收益率为对考察对象进行深入研究，采用作为计算工具，对较多状态和历史数据进行了处理，得出了沪深300指数日收益率概率分布，并对日收益率的变化进行了预测。 2 马尔可夫链模型方法 马尔可夫链的定义 设有随机过程{Xt，t∈T}，T是离散的时间集合，即T={0，1，2，L}，其相应Xt可能取值的全体组成状态空间是离散的状态集I={i0，i1，i2，L}，若对于任意的整数t∈T和任意的i0，i1，L，it+1∈I，条件概率则称{Xt，t∈T}为马尔可夫链，简称马氏链。马尔可夫链的马氏性的数学表达式如下： P{Xn+1=in+1|X0=i0，X1=i1，L，Xn=in}=P{Xn+1=in+1|Xn=in} （1） 系统状态概率矩阵估计 马尔可夫链模型方法的基本内容之一是系统状态的转移概率矩阵估算。估算系统状态的概率转移矩阵一般有主观概率法和统计估算法两种方法。主观概率法一般是在缺乏历史统计资料或资料不全的情况下使用。本文采用统计估算法，其主要过程如下：假定系统有m种状态S1，S2，L，Sm根据系统的状态转移的历史记录，可得到表1的统计表格。其中nij表示在考察的历史数据范围内系统由状态i一步转移到状态j的次数，以■ij表示系统由状态i一步转移到状态的转移概率估计量，则由表1的历史统计数据得到■ij的估计值和状态的转移概率矩阵P如下： ■ij=nij■nik，P=p11 K p1mM O Mpm1 L pmn（2） 马氏性检验 随机过程{Xt，t∈T}是否为马尔可夫链关键是检验其马氏性，可采用χ2统计量来检验。其步骤如下：（nij）m×m的第j列之和除以各行各列的总和所得到的值记为■.j，即： ■.j=■nij■■nik，且■ij=nij■nik（3） 当m较大时，统计量服从自由度为（m-1）2的χ2分布。选定置信度α，查表得χ2α（（m-1）2），如果■2>χ2α（（m-1）2），则可认为{Xt，t∈T}符合马氏性，否则认为不是马尔可夫链。 ■2=2■■nijlog■ij■.j（4） 马尔可夫链性质 定义了状态空间和状态的转移概率矩阵P，也就构建了马尔可夫链模型。记Pt（0）为初始概率向量，PT（n）为马尔可夫链时刻的绝对概率向量，P（n）为马尔可夫链的n步转移概率矩阵，则有如下定理： P（n）=PnPT（n）=PT（0）P（n）（5） 可对马尔可夫链的状态进行分类和状态空间分解，从而考察该马尔可夫链模型的不可约闭集、周期性和遍历性。马尔可夫链的平稳分布有定理不可约、非周期马尔可夫链是正常返的充要条件是存在平稳分布；有限状态的不可约、非周期马尔可夫链必定存在平稳过程。 3 马尔可夫链模型方法应用 观测值的描述和状态划分 取沪深300指数从2005年1月4日~2007年4月20日共555个交易日收盘价计算日收益率（未考虑分红），将日收益率乘以100并记为Ri，仍称为日收益率。计算公式为： Ri=（Pi-Pi-1）×100/Pi-1（6） 其中，Pi为日收盘价。 沪深300指数运行比较平稳，在考察的历史数据范围内日收益率有％在[，]。可将此范围按的间距分为18个区间，将小于和大于各记1区间，共得到20个区间。根据日收益率所在区间划分为各个状态空间，即可得20个状态（见表2）。 马氏性检验 采用χ2统计量检验随机过程{Xt，t∈T}是否具有马氏性。用前述统计估算法得到频率矩阵（nij）20×20。 由（3）式和（4）式可得：■.j=■nij■■nik，且■ij=nij■nik，■2=2■■nijlog■ij■.j=，令自由度为k=（m-1）2即k=361，取置信度α=。由于k>45，χ2α（k）不能直接查表获得，当k充分大时，有： χ2α（k）≈■（zα+■）2（7） 其中，zα是标准正态分布的上α分位点。查表得，故可由（1）、（7）式得，即统计量，随机过程{Xt，t∈T}符合马氏性，所得模型是马尔可夫链模型。 计算转移概率矩阵及状态一步转移 由频率矩阵（nij）20×20和（1）、（2）式得转移概率矩阵为P=（Pij）20×20。考察2007年4月20日分时交易数据（9：30~15：30共241个数据），按前述状态划分方法将分时交易数据收益率归于各状态，并记Ci为属于状态i的个数，初始概率向量PT（0）=（p1，p2，L，pt，L，p20），则： pj=Cj/241，j=1，2，K，20（8） 下一交易日日收益率分布概率PT（0）={p1（1），p2（1），L，pi（1），L，p20（1）}，且有PT（1）-PT（0）p，计算结果如表3所示。 马尔可夫链遍历性和平稳分布 可以分析该马尔可夫链的不可约集和周期性，从而进一步考察其平稳分布，然而其分析和求解非常复杂。本文使用采用如下算法进行求解：将一步转移概率矩阵P做乘幂运算，当时Pn+1=Pn停止，若n>5 000亦停止运算，返回Pn和n。计算发现当n=48时达到稳定，即有P（∞）=P（48）=P48。考察矩阵P（48）易知：各行数据都相等，不存在数值为0的行和列，且任意一行的行和为1。故该马尔可夫链{Xt，t∈T}只有一个不可约集，具有遍历性，且存在平稳分布{πj，j∈I}，平稳分布为P（48）任意一行。从以上计算和分析亦可知该马尔可夫链是不可约、非周期的马尔可夫链，存在平稳分布。计算所得平稳分布如表4所示。 计算结果分析 表3、表4给出了由当日收益率统计出的初始概率向量PT（0），状态一步预测所得绝对概率向量PT（1）和日收益率平稳分布，由表3和表4综合可得图1。可以看出，虽然当日（2007年4月20日）收益率在区间（，）波动且在（，）内的概率达到了，表明在2007年4月20日，日收益率较高（实际收盘时，日收益率为），但其下一交易日和从长远来看其日收益率概率分布依然可能在每个区间。这是显然的，因为日收益率是随机波动的。 对下一交易日收益率预测（PT（1）），发现在下一交易日收益率小于0的概率为，大于0的概率为，即下一交易日收益率大于0的概率相对较高，其中在区间（-2，）、（，1）和（1，）概率、和依次排前三位，也说明下一交易日收益率在（-2，）的概率会比较高，有一定的风险。 从日收益率长远情况（平稳分布）来看，其分布类似正态分布但有正的偏度，说明其极具投资潜力。日收益率小于0的概率为，大于0的概率为，即日收益率大于0的概率相当的高于其小于0的概率。 4 结语 采用马尔可夫链模型方法可以依据某一交易日收益率情况向对下一交易日进行预测，也可得到从长远来看其日收益率的概率分布，定量描述了日收益率。通过对沪深300指数日收益率分析和计算，求得沪深300指数日收益率的概率分布，发现沪深300指数日收益率大于0的概率相对较大（从长远看，达到了，若考虑分红此概率还会变大），长期看来沪深300指数表现乐观。若以沪深300指数构建指数基金再加以调整，可望获得较好的回报。 笔者亦采用范围（-5，5）、状态区间间距为1和范围（-6，6）、状态区间间距为2进行运算，其所得结果类似。当采用更大的范围（如-10，10等）和不同的区间大小进行运算，计算发现若状态划分过多，所得模型不易通过马氏性检验，如何更合理的划分状态使得到的结果更精确是下一步的研究之一。在后续的工作中，采用ANN考察所得的日收益率预测和实际日收益率的关系也是重要的研究内容。马尔可夫链模型方法也可对上证指数和深证成指数进行类似分析。 参考文献 1 关丽娟，赵鸣.沪综指走势的马尔可夫链模型预测[J].山东行政学院，山东省经济管理干部学院学报，2005（4） 2 陈奕余.基于马尔可夫链模型的我国股票指数研究[J].商场现代化（学术研讨），2005（2） 3 肖泽磊，卢悉早.基于马尔可夫链系统的上证指数探讨[J].科技创业月刊，2005（9） 4 边廷亮，张洁.运用马尔可夫链模型预测沪综合指数[J].统计与决策，2004（6） 5 侯永建，周浩.证券市场的随机过程方法预测[J].商业研究，2003（2） 6 王新蕾.股指马氏性的检验和预测[J].统计与决策，2005（8） 7 张宇山，廖芹.马尔可夫链在股市分析中的若干应用[J].华南理工大学学报（自然科学版），2003（7） 8 冯文权.经济预测与决策技术[M].武汉：武汉大学出版社，2002 9 刘次华.随机过程[M].武汉：华中科技大学出版社，2001 10 盛千聚.概率论与数理统计[M].北京：高等教育出版社.1989转

教育专业毕业论文题目只是需要题目吗？论文呢？

论文条件概率的研究现状

Farmer以及Deutsch和Journel虽然在1992年就提出了多点地质统计学方法,但其主要是通过在模拟退火中加入多点统计目标函数,然后对模拟图像进行反复迭代达到与输入统计参数匹配。该算法受到数据样板大小、模拟类型值多少的影响,此外迭代收敛也是一个不可避免的问题。受计算机性能以及算法的双重影响,模拟速度极其缓慢。因此对该方法的应用报道很少。1993年,Guardiano et al.提出了一种非迭代算法。它并不通过变差函数及克里金建立条件概率分布,而是直接利用数据样板扫描训练图像,并根据数据样板扫描获得的不同数据事件出现频率,代替数据事件的多点统计概率。即对于每一个未取样点,通过局部条件数据构成的数据事件,扫描训练图像推断局部数据事件联合未知点的条件概率(cpdf)。该方法属于序贯模拟的范畴,但由于每次条件概率的推断都需要重复扫描训练图像,对计算机性能要求相当高,因而该方法也一直停留在实验室阶段。

多点地质统计学得到快速发展,是源于搜索树概念的提出,即一种存储数据事件概率的数据结构。Strebelle(2000)对Guardiano et al.的算法进行了改进,提出将扫描训练图像获得的多点概率保存在“搜索树”里,随后的模拟采用序贯模拟的思路。在每模拟一个未知节点时,条件概率直接从“搜索树”里读取,大大缩短了运算机时,使得多点统计学储层建模真正意义上的推广成为可能。Strebelle将此算法命名为Snesim(Singlenormal equation simulation)。Snesim算法推出后,立刻受到建模界的关注,成为近几年储层建模热点。通过实际研究区建模,有些学者指出Snesim尚存在一些缺陷,表现在以下几个方面:

1)训练图像的平稳性问题。如何将实际储层中的大量非平稳信息表现为训练图像并能应用多点统计方法进行建模;

2)集成软数据(如地震)及评估训练图像或软数据的权重问题,尤其是它们在某种程度上不一致时;

3)储层形态合理再现问题。在现有算法中,当数据事件稀少时,往往通过去除最远条件节点方法来获得可靠的数据事件,而这种处理方法往往会导致储层构型再现失败;此外,训练图像过小将导致目标不连续,影响建模真实性;而训练图像过大则导致运行机时大,Snesim的实施存在困难;

4)多重网格搜索问题。两点统计学的多重网格搜索方法,不能改变粗网格模拟值,而条件数据重新分配具有相当大的误差,导致实际地质结构特征再现效果较差;

5)由于多点地质统计学仍然是基于像元的算法,所以只能在一定程度上重现目标的形状,对于更复杂的如尖角或者U型目标的应用则效果较差。

对于Snesim存在的问题,不同学者通过研究提出了各自的解决方案或建议。如非平稳性问题,Caers(2002)就采取类似于变差函数套合方式,通过伸缩和旋转变换,将非平稳的地质模式变化为平稳的地质模式,随后采用Snesim进行建模。再如数据样板再现,Liu(2003)就通过赋予不同节点不同权重,在数据事件稀少时,舍弃权重最小数据点以获得可靠的数据事件,而不是Snesim中去除最远条件节点的方式;Stien(2007)则允许删除条件数据点的值,而不是把它从条件数据集中移去。当所有节点被模拟后,再对那些被删掉值的点重新模拟。Suzuki(2007)提出了一种新的方法,即实时后处理方法(PRTT),其主要思想是在某一点上如果条件化失败,不是去掉一些条件数据缩小数据模板,而是返回到上一步,对前面模拟的数据进行修改,以达到数据事件合理化。在储层属性及数据事件多时,Arpat(2003)、Zhang(2003)等提出聚类的思想对相似数据事件进行归类,从而减少运行机时及不合理数据事件的出现概率。

储层建模是对地下沉积储层地质模式的再现。考虑到储层建模过程,实质上是对地下储层特征沉积模式的重建过程。如果将各种地质模式看成是一幅图像的构成单元,对储层预测也就是图像的重建过程。基于此思想,在2003年Stanford油藏预测中心举行的会议上,Arpat提出了Simpat(Simulation with pattenrs)多点地质统计学随机建模方法,即通过识别不同的地质模式,采用相似性判断方法,在建模时再现这些地质模式。Simpat模拟流程采用的也是序贯模拟的思路。由于是对地质模式处理,而地质模式是通过空间多个点构成的数据事件反映的,因此,在模拟实现时以整个数据事件赋值或者数据事件的子集取代了单个模拟网格节点的赋值。也就是说,在模拟过程中,在对某个未知值的预测过程中,除了模拟节点处赋值外,用来预测节点处值的条件数据的值也会有变化。Arpat通过这种数据事件整体赋值,实现储层地质模式再现。在数据事件选择上,Arpat摈弃了传统的概率推断、蒙特卡罗抽样的随机建模方法,而是借鉴计算机视觉及数字图像重建领域的知识,利用数据事件的相似性对数据事件进行选择。Arpat对此方法进行了较详细的论证,表明此方法能够较好再现储层结构特征。在此基础上,基于距离相似度的多点地质统计学(distance-based multiple point geostatistics)开始得到研究和发展(Suzuki et al.,2008;Scheidt et al.,2008;Honarkhah et al.,2010)。与传统基于统计抽样的模拟不同,基于距离相似度的方法直接计算数据事件的相似性,并用最相似的数据进行整体替换。

基于统计抽样以及储层模式分类的考虑,Zhang(2006)提出了Fitlersim(Filter-Based simulation)方法。他认为在训练图像中众多储层模式可以由几个滤波函数进行描述,由滤波函数获得储层模式的统计得分,在此基础上,进行储层模式的聚类,达到降低储层维数、提高运算效率的目的。此外,在聚类过程中考虑相似的储层模式出现的频率,使得储层预测具有统计学的意义。Yin(2009)则从目标骨架提取出发,约束多点统计模式选择,提出了基于储层骨架的多点地质统计学方法。

论文综述范文如下：

摘要：经济学的数学化和定量化是经济学迅速科学化的重要标志。本文主要以计量经济学分支学科的应用为着探讨点通过分析计量经济学模型在中国经济研究中的现状分析与背景意义、最终提出启示与展望。

关键词：计量经济学模型；经济研究。

一、计量经济学模型在中国经济研究中的应用背景和意义

二十多年来，计量经济学作为中国经济学科的一个分支，得到了迅速的发展。以数学化和定量化作为经济学迅速科学化的重要标志。数学模型的应用仅仅是一种工具，不能作为研究经济学理论的本质。要实现中国经济学现代化、科学化的这一目标必须学习西方经济学的先进的研究分析方法。而计量经济学在经济研究中的应用，正是一个具体体现。

二、国内计量经济学模型在经济研究中的应用现状

通过对《经济研究》近间刊载的计量经济学文章统计分析，目的在于对这期间计量经济学在经济研究中的应用过程有一个粗略的归纳，同时也能够初步探索中国经济学研究方法的转换与研究技术规范的转变，本文则通过计量经济学论文在《经济研究》刊文中的变动情况从一个侧面反映了中国经济学内在的技术规范的形成历程。

近些年我国主要经济学期刊发表的计量经济学文章主要以应用研究型文章仍然占主导地位，数量远远大于理论研究。例“经济转轨中的企业很出机制”采用了Cox比例死亡模型和条件概率方法[1]：“职业经理人进入民营企业影响因素的实证研究”用到了二元选择的1oait模型[2]而就相同的问题也可采用回归模型和协整分析模型进行计量分析。

由此可以看出我国计量经济学应用研究已经用到了现代很多复杂的计量经济学方法。同时我们要注意到曾经的经典计量经济学方法仍然占有重要地位，在任何时候都不过时，是研究一般问题的首选方法:如“城市化与商品流通的关系研究”[3]。

参考文献：

[1]刘金全，张鹤.经济增长风险的冲击传导和经济周期波动的“溢出效应”.经济研究，20xx，(10)

[2]刘莉亚，任若恩.银行危机与货币危机共生性关系的实证研究[J].经济研究，20xx，(10)

[3]张建琦，黄文锋.职业经理人进入民营企业影响因素的实证研究[].经济研究，20xx，(10)

论文综述的注意事项

论文综述的是在撰写学术论文之前，对相关文献资料进行综合、整理和分析的一种学术功课。综述不仅是实现学习、论文撰写的必修环节，同时也是科学研究的重要步骤。本文将讨论如何进行论文综述以及其重要性。

在进行论文综述之前，需要拟定好研究方向、题目和关键词。之后，开始检索和筛选与主题相关的文献。这些文献需要来自于可靠、权威、高质量的学术资源，例如学术期刊、数据库和学术搜索引擎等。筛选文献时应关注其研究内容、研究方法、结论等方面，尽可能找到与主题相关、探究深入、论述完整的文献。

确定了合适的文献后，接下来需要撰写综述。综述应包括文献的简介、研究内容的梳理、分析和评价，此外还需要注意文献来源的引证、叙述的逻辑性、内容的客观性和准确性。在撰写综述时，可以根据对文献的分析和评价，对研究中存在的问题和未来的研究方向提出建议。

综述的重要性在于为学术研究和论文撰写提供了基础和支撑。通过对相关文献的分析和评价，可以形成对目标研究领域的深入了解和认识，帮助更好地理解研究现状和未来的发展方向。同时，综述还可以引导和指导论文撰写，为研究提供参考、激励和促进作用。

总之，论文综述是科学研究中不可或缺的学术练习，以其严谨的方法论和学术研究的规范性，对于提高学术研究的质量、推动学术研究的进程、提升个人和团队的学术水平都有着十分重要的作用。

当前国外油气储层研究的五大趋势

对储层沉积学的研究日益从宏观向微观方向发展

（1）岩性油气藏的勘探要求掌握沉积地质体的几何学特征（Ravenne，et al.，1989；，1993），即宏观非均质性的研究。

（2）加强层内非均质性研究，以露头和成熟油田研究为基础建立层内储层非均质性的地质模型。

（3）各种次生孔隙形成的成因机理也不断地有了新的见解和模式（，1986；，1986；Scherer，1987；，1989），为储层物性的预测和模拟提供了一定的依据，但不同成因盆地油气藏储层的次生孔隙定量研究和预测仍处在探索阶段。

对储层的描述和预测日益从定性向定量方向发展

（1）为了对地下储集体的孔渗进行计算和预测，以解决油气生产的实际需要，不少学者对此进行了大量的研究工作（，1987；Schmoher，1989；Robert，1991；，1992），并提出了一些经验公式或数学模型，但往往公式中的一些参数在实际应用中难以或无法确定。

（2）定量描述储层物性参数的三维空间展布是近年来油气藏数值模拟技术对储层研究提出的新要求。

（3）定量描述和预测储集体在横向上的连续性或空间展布特征，即开展储层（随机）建模或模拟研究已成为储层地质学家近年来的重点攻关内容，这也正是为满足油田开发、加密钻井和扩边井确定的需要。比较沉积学是这一研究的基础，计算机技术（尤其图形工作站）是实现其目的的重要手段和硬件。

理论沉积学向应用沉积学发展并形成储层表征技术

（1）第十三届国际沉积学大会、石油大会把储层沉积学和建立地质模型列为重点。

（2）20世纪80年代后期储层地质学、开发地质学的迅速复苏和再度崛起，是造成这一形势的前提。

储层表征从单学科向多学科协同研究发展

从目前国际上对储层的研究来看，主要有三个研究内容或角度，其目的是从不同的侧面对油气储层的物性特征和空间特征进行研究：

（1）为建立储层地质模型而大力开展露头储层和井下地质研究，已成为储层地质学新的研究范畴。

（2）测井资料数字处理技术的发展为油气藏描述和储层模拟与验证提供了基础。

（3）随着计算机技术的迅猛发展，储层地震勘探和模拟预测技术进一步发展与革新。

各种模拟方法和软件的不断涌现使储层的研究进一步计算机化

（1）常见的储层模拟或随机建模方法主要有：转带法（turning bands method）；协同克里格法／泛克里格法（Cokrging/universal Kriging）；指示克里格法（indicator Kriging method）；条件概率模拟（conditional probability simulation）；蒙特卡洛法（Monte crlo）；分形几何法（fractal geometry）；增强截断高斯法（enhance truncated Gaussian）。

（2）模拟软件的种类繁多。

国内油气储层研究现状、问题及今后研究的重点

尽管储层地质学，尤其是地质模型的研究在某些方面已达到或接近国际水平，但我国储层研究总体上还存在着一些不足之处：

（1）在手段上比较落后，在用计算机对地震和测井的处理手段及图形显示方面还存在着相当大的差距，目前主要是引进国外软件；另外地质解释的精度方面还相差甚远。

（2）各学科联合作战方面，虽然大家都已经明确了地质、地震、测井、测试及计算机相结合的优越之处和必由之路，但联合作战方面尚很不足，特别是综合研究方面显得相当薄弱，主要问题是科研人员的知识面较窄和长期单学科独立作战的习惯和观念一时难以扭转。

（3）在用计算机进行储层模拟和预测方面，研究力量相当薄弱，尤其是在储层模拟或随机建模中如何将地质描述转换为定量模型的研究还很不深入。这一点对于碎屑岩储层是这样，对于碳酸盐岩储层更是如此。

（4）在建立地质模型方面，还没有普及，许多储层地质工作者还陷在原来的模式之中，对各类模型的概念和建模思想了解得不够透彻，reservoir characterization和modelling此二词尚未完全为人们所接受。不能把建模仅仅理解成为最终画一张模式图。

（5）在建立地质知识库方面起步较晚，建立的标准地质剖面还很少，对于相似地质条件的类比性研究还不够重视。

国内潜山灰岩储层研究现状

目前已发现的国内潜山灰岩储层主要分布在渤海湾盆地、鄂尔多斯盆地、塔里木盆地及四川盆地。由于各盆地的构造演化史、海相碳酸盐岩地层的发育时期、风化剥蚀期及油源岩等方面的不同，决定了它们所形成的潜山油气藏各具特点。

渤海湾盆地是华北地台中新生代块断解体过程中，形成的第三纪拉张断块盆地。陈霞等（1994）认为该盆地的油气储集层是沉积成岩作用叠合加里东期、印支-燕山期、燕山-喜马拉雅期构造作用改造形成的。在漫长的地史过程中，演化出三种类型五大套储集层，其中第Ⅳ套燕山—喜马拉雅期不整合面附近奥陶系基岩古潜山则是华北地区新生界石油富集体。胡见义等（1990）在“渤海湾盆地地质基础与油气富集”一文中指出“渤海湾盆地是一个多断陷、多含油气层系和多种油气藏类型的大型含油气盆地，它的地质结构和成油规律与国外有些大型含油气盆地不同，具有自身独特的特点。在纵向上由断陷前期、断陷期和拗陷期等三套构造层系组成，在平面上具有多凸多凹和凸凹相间排列的分布特点。在油气藏分布方面，在不同凹陷或凹陷不同类型构造断裂带，油气藏和复式油气聚集（区）带有一定差异，但仍有一定分布规律”。

济阳坳陷是渤海湾盆地中的一个含油气坳陷，其中的潜山油田都是在反向断层切割的屋脊型断块山背景上形成的，又称“坡上山”潜山油藏，是潜山油藏的又一种类型。李春光等（1997）指出，“济阳坳陷共发现17个古潜山油气藏，它们存在于沾化、车镇和东营3个凹陷之中。多数分布其边缘，紧靠凸起的部位。济阳坳陷的古潜山油气藏均是下第三系沙四段、沙三段的烃类运移至潜山圈闭中聚集成藏。从油气藏的特点分析：有褶皱山油藏、断块山油藏和残丘山油藏三类。断块山油气藏是油气经断层通道运移至断块山圈闭中聚集而成，有六个，分布于东营、沾化和车镇凹陷，含油气层位均为奥陶系灰岩。

在海相碳酸盐岩储层发育影响因素研究方面，余家仁等（1998）认为储层中泥质白云岩与粗结构藻白云岩韵律性的岩性剖面，在纵向上储层与非储层交替出现，孔洞的发育顺层分布，形成同层渗透带；多次沉积间断构成多岩溶期，并有沿风化壳的溶蚀缝洞带及古水平岩溶带；构造应力产生断层和构造缝发育带，可形成断裂高渗带；成岩后生作用及储层演化经历了各种次生改造，形成现今的储层面貌。在岩溶学与碳酸盐岩地区油气普查勘探研究方面，曾允孚等（1996）、袁道先（1993）等指出：从岩溶学看来，古老致密碳酸盐岩中的油气储存空间或介质，如古潜山、溶孔、溶缝、溶洞等都属于一种岩溶形态，即岩溶作用的产物。

在用地震资料预测灰岩储层孔缝发育带的研究方面，李卫忠等（1996）根据灰岩储层的岩石物理学特征，提出了综合利用各种瞬时动力学信息、相对层速度信息及频率—时间谱扫描技术，预测灰岩储层孔隙-裂缝发育带的方法。该方法克服了利用单一物性参数进行储层预测的局限性和多解性，还可直观地识别同一灰岩储层中孔隙-裂缝发育带在横向和垂向上的分布情况。汤长彪等（1991）认为利用地震资料预测灰岩储层孔缝发育带，是从地震资料中反演与灰岩孔隙、孔缝、含油气性有关的地震参数。然后依据储层的空间形态计算灰岩储层的平均吸收系数、振幅等参数的相对变化，预测孔缝发育带。

在古潜山有利含油区分布规律研究方面，唐飞等（1989）认为，古潜山油气藏距大断层愈近，储集条件愈优越，孔隙度越高，渗流条件越好，断层带是油气高产区块。余家仁（1987）依据任丘油田的实际资料，分析了碳酸盐岩储集层缝洞孔发育的影响因素及其分布规律，提出由溶蚀孔洞、构造裂缝、古风化壳、古水平岩溶带及沿隔层顶底板分布的岩溶带等五种缝洞孔发育带交织叠加，构成储集层连通网络，勾绘出碳酸盐岩油藏缝洞孔发育带的连通模式。潜山带储层在纵向上主要集中在潜山的风化壳，平面上主要沿断层分布。沿断层发育的奥陶系潜山是该区古生界潜山勘探的最有利目标。

论文条件概率的研究意义

条件概率是在B发生的前提下，A发生的概率，再设事件时你应该分别设A,B两事件的发生概率为P(A),P(B),然后根据题意看让你计算什么。

例:

有一同学，考试成绩数学不及格的概率是，语文不及格的概率是，两者都不及格的概率为，在一次考试中，已知他数学不及格，那么他语文不及格的概率是多少？

记事件A为“数学不及格”，事件B为“语文不及格”,则P(A)=    P(B)=,    P(AB)

=     则P(B︳A)=P(AB)/P(A)=

扩展资料:

概率测度

如果事件 B 的概率 P(B) > 0，那么 Q(A) = P(A | B) 在所有事件 A 上所定义的函数 Q 就是概率测度。 如果 P(B) = 0，P(A | B) 没有定义。 条件概率可以用决策树进行计算。

联合概率

表示两个事件共同发生的概率。A与B的联合概率表示为 P(AB) 或者P(A,B),或者P(A∩B)。

边缘概率

是某个事件发生的概率，而与其它事件无关。边缘概率是这样得到的：在联合概率中，把最终结果中不需要的那些事件合并成其事件的全概率而消失（对离散随机变量用求和得全概率，对连续随机变量用积分得全概率）。

这称为边缘化（marginalization）。A的边缘概率表示为P(A)，B的边缘概率表示为P(B)。

参考资料:百度百科-条件概率

*因为种子要长成幼苗的话就一定要发芽成活 所以是先从的发芽率成功之后在从发芽的种子里存活的概率发芽之后的 就是 了题中所说的一批种子中随即抽取一粒这句话不必考虑因为不管是怎么抽发芽率和成活率都一样

条件概率是在B发生的前提下，A发生的概率，再设事件时你应该分别设A,B两事件的发生概率为P(A),P(B),然后根据题意看让你计算什么，你再求什么.给你举个例子吧 有一同学，考试成绩数学不及格的概率是，语文不及格的概率是，两者都不及格的概率为，在一次考试中，已知他数学不及格，那么他语文不及格的概率是多少？ 记事件A为“数学不及格”，事件B为“语文不及格”,则P(A)= P(B)=, P(AB)= 则P(B︳A)=P(AB)/P(A)= 这道题是条件概率里比较简单的一道，还有些题在叙述上并不是想这道题这么明显，能让你一下就看清什么是事件A,什么是事件B,但是只要你认真分析，应该就能做出来，要是有什么还不懂的你再问，我尽量帮你解答。嘿嘿

联合概率：表示两个事件共同发生的概率。A与B的联合概率表示为P(AB)或者P(A,B),或者P（A∩B）。条件概率示例：就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为P(A|B)，读作“在B条件下A的概率”。联合概率分布二维随机变量设E是一个随机试验，它的样本空间是S={e}。设X=X(e)和Y=Y(e)是定义在S上的随机变量，由它们构成的一个响亮（X,Y），叫做二维随机向量或二维随机变量。二维随机变量(X,Y)的性质不仅与X及Y有关，而且还依赖于这两个随机变量的相互关系。因此，逐个地来研究X或Y的性质是不够的，还需将（X,Y)作为一个整体来进行研究。联合概率分布定义设(X,Y)是二维随机变量，对于任意实数x,y，二元函数：F(x,y)=P{(X<=x)交(Y<=y)}=>P(X<=x,Y<=y)称为二维随机变量(X,Y)的分布函数，或称为随机变量X和Y的联合分布函数。联合概率分布几何意义如果将二维随机变量(X,Y)看成是平面上随机点的坐标，那么分布函数F(x,y)在(x,y)处的函数值就是随机点(X,Y)落在以点(x,y)为顶点而位于该点左下方的无穷矩形域内的概率。条件概率就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为P(A|B)，读作“在B条件下A的概率”。定理举例：定理1设A，B是两个事件，且A不是不可能事件，则称为在事件A发生的条件下，事件B发生的条件概率。一般地，，且它满足以下三条件：（1）非负性；（2）规范性；（3）可列可加性。定理2设E为随机试验，Ω为样本空间，A，B为任意两个事件，设P(A)>0，称为在“事件A发生”的条件下事件B的条件概率。上述乘法公式可推广到任意有穷多个事件时的情况。设A1，A2，…An为任意n个事件（n≥2）且P（A1A2…An-1）>0，则P（A1A2…An）=P（A1）P（A2|A1）…P（An|A1A2…An-1）展开

全概率论文参考文献

毕业论文参考文献怎么找介绍如下：

检索头牌：Pubmed

Pubmed作为美国国家医学图书馆所属的国家生物技术信息中心开发的一款论文搜索引擎，凭借其海量的文献数据和简便快捷的搜索方式，成为了网上使用最广泛的生物医学方面的文献搜索工具。我们可以通过最简单的在标题和摘要中搜寻相关的关键词或相关公式，来寻找相关的文章。

用之不易的Google学术

这个其实并不能算是文献检索工具，但其有个很大的特点就是能够对全文进行搜索，而不是像上面说的那两个只是搜索标题和摘要。因此当要搜索事实型依据的时候，比如，要搜索“某病的发病率为36%”这样的出处，在摘要中可能没有具体的数据，所以需要google来进行全文搜索。

Google学术的功能还是挺强大的，不过在天朝却被封了，要是想用还得翻墙。不过不知道是应广大学者的呼唤，据说，最近Google又可以用了，这机会可是来自不易，小伙伴们还是抓紧时机享受这一福利吧。

关联检索：Web of Science

这个方法比较适合研究机构，因为Web of Science的数据库是要收费的，但其搜索引擎比Pubmed更高级，不但能够限定文章的学科，还能限定作者的国籍单位等等，非常好用。值得一提的是它里面的逻辑连接词比Pubmed多了一个很实用词——Near，这个能在相邻的两个句子中寻找关键词。

比方说要搜索高血压和糖尿病的关系，如果使用一般”AND“来连接，可能会出现头一句是说的糖尿病，然后结尾出来个高血压，其实并无联系。但用”Near”的话，由于两个词之间的距离被限定了，因此相关的概率也会高的多。

对于大部分毕业生来说，参考文献是论文最简单的部分，但也是最让人头痛的一部分，因为参考文祥的引用格式很杂！参考文献作为学术研究过程之中对于所涉及到的所有文献资料的总结与概括，反映研究工作的背景和依据，向读者提供有关信息的出处，论著具有真实、广泛的科学依据，表明作者尊重他人研究成果的严肃态度，是导师判断是否具有学术不端的重要依据。那么参考文献格式究竟是怎样的呢？参考文献格式大全根据你所引用的参考文献的类型选择不同的引用方式，一般情况下在论文中我们经常用的论文格式是：期刊如下所示：↓↓↓戴德宝. Word环境下论文格式模板制作[J]. 电脑知识与技术:学术交流(3期):1703-1704.但是除此以外，大家可以了解一下其他形式的引用格式，大概有印象就好！(1)期刊[序号] 主要作者.文献题名[J].刊名，出版年份，卷号(期号)：起止页码.例如: [1] 袁庆龙，候文义.Ni-P 合金镀层组织形貌及显微硬度研究[J].太原理工大学学报，2001，32(1)：51-53.(2)专著[序号] 著者.书名[M].出版地：出版者，出版年：起止页码.例如：[2] 刘国钧，王连成.图书馆史研究[M].北京：高等教育出版社，1979：15-18，31.(3)论文集[序号] 著者.文献题名[C].编者.论文集名.出版地：出版者，出版年：起止页码.例如：[3] 孙品一.高校学报编辑工作现代化特征[C].中国高等学校自然科学学报研究会.科技编辑学论文集(2).北京：北京师范大学出版社，1998：10-22.(4)学位论文[序号] 作者.题名[D].保存地：保存单位，年份.如：[4] 张和生.地质力学系统理论[D].太原：太原理工大学，1998.(5)报告[序号] 作者.文献题名[R].报告地：报告会主办单位，年份.例如：[5] 冯西桥.核反应堆压力容器的LBB 分析[R].北京：清华大学核能技术设计研究院，1997.(6)专利文献[序号] 专利所有者.专利题名[P].专利国别：专利号，发布日期.例如：[6] 姜锡洲.一种温热外敷药制备方案[P].中国专利：881056078，1983-08-12.(7)国际、国家标准[序号] 标准代号，标准名称[S].出版地：出版者，出版年.例如：[7] GB/T 16159—1996，汉语拼音正词法基本规则[S].北京：中国标准出版社，1996.(8)报纸文章[序号] 作者.文献题名[N].报纸名，出版日期(版次).例如：[8] 谢希德.创造学习的思路[N].人民日报，1998-12-25(10).(9)电子文献[序号] 作者.电子文献题名[文献类型/载体类型].电子文献的出版或可获得地址，发表或更新的期/引用日期(任选).例如：[9] 王明亮.中国学术期刊标准化数据库系统工程的[EB/OL].附： 参考文献类型及标识代码普通图书 M 报告 R 磁带 MT会议录 C 标准 S 磁盘 DK汇编(论文集) G 专利 P 光盘 CD报纸 N 数据库 DB 联机网络 OL期刊 J 计算机程序 CP学位论文 D 电子公告 EB但是其实现在已经有很多的软件可以实现导出参考文献引用格式。给大家推荐我最常用的软件：

我的论文当中的参考文献并不是真实的参考过会被检查出来吗？写论文是每个科研汪的必修课，而一篇完整的论文后面都有一长串的参考文献。但是据笔者多年来的观察，「引用参考文献」这一工作似乎并不被很多人所重视，因为大家都觉得会有审稿人帮自己检查。大人，时代变了！ 不好好引用参考文献，小心你的论文翻车！近期，一篇发表在 Advances in Medical Education and Practice 杂志上的题为 Medical students’ perception of their education and training to cope with future market trends 惨遭撤稿。图片来源：论文截图一本平平无奇的期刊，一篇平平无奇的论文，这也本该是一次平平无奇的撤稿。但是，该论文的撤稿原因却有点「独特」：论文所引用的一些参考文献内容并不符合该论文中的描述。 说直白些就是胡乱引用参考文献。该论文引用的三篇文献与论文中所描述的数据毫无关联，那三篇文献分别是：19. Policy Politics. 2014;42(4):597–. BMJ. 2004;329(7469):770–. Br J Educ Psychol. 2005;75(4): 645-660.而与这些参考文献无关的数据似乎来自另一项未被引用的研究：Adv Med Educ Pract. 2018;9:119–124.说实话，因为「不当引用」问题而被撤稿真的挺少见的，完全可以用「屈指可数」来形容。那些因为「不当引用」而被撤稿的论文据笔者不完全的统计，绝大部分因为「不当引用」而被撤稿的论文，都是因为 引用了「已被撤稿的论文」。一篇有问题的论文从发表到被正式撤销，往往要经过很长的时间，这个时间被称为「撤销时滞」，平均为 年。在这 3 年多的时间里，这类论文难免会被后续研究者所引用，个别文章甚至在被撤稿之后还有人引用。一般情况下，假如你引用的论文正好被撤稿了，大概率你的文章是不会因此被撤稿的。（也许吧.....）但总会有那么一些「幸运儿」不幸中招，著名的学术网站 retraction watch 就曾经统计过这类文章：撤稿原因包含 Cites Prior Retracted Work 的 15 篇论文这个数字还是挺让人意外的，仅仅 15 篇被撤稿了。因为很难被精确找到，绝大多数存在不当引用的论文依旧躲藏在学术圈的阴暗角落里未被制裁。为什么「不当引用」很难被发现？本次撤稿事件中，Retraction Watch 网站收到了该期刊如下的回复：该论文在发表前由两名审稿人进行评审。仅通过同行评审是无法识别参考文献问题的，该案例是一起孤立事件。我们不认为立即需要更改政策...你品，你细品一下。这其实是当下同行审议工作中的无奈之处：在生物医学这样的领域，一篇论文引用 30、40 篇文章简直不要太常见， 逐个检查引用文献无疑是异常繁琐的工作。在 Retraction Watch 的新闻下，很多担任过审稿人的学者都发出类似的共鸣。图片来源：Retraction Watch不是大家不想去找，工作量实在过大，仅依靠同行审议就想把涉嫌不当引用的论文给揪出来太困难了，这也直接导致不当引用现象有愈演愈烈之势。2016 年一项研究发现，绝大多数文章在引用已被撤稿的文献时，作者会选择性不谈该引用的文献已被撤稿。（反正也没人发现）高引用的被撤稿文章，图片来源：医咖会曾有网站统计过那些高引用的被撤稿文章，排在首位的文章甚至撤稿后的被引次数是撤稿前的 3 倍多！即使是较为近期的撤稿（有 4 篇是在 2015 年撤稿），撤稿后仍然在不停地被引用，例如 Voinnet et al.(2003) 这篇文章，在 2015 年被撤稿之后，仍被引用多达 80 次。论文不当引用现象之严重可见一斑。虽然不当引用行为很难被发现，也很少被制裁，但你可千万别抱着侥幸心理以为自己可以为所欲地引用了。2019 年 5 月 29 日，国家新闻出版总署正式发布了《学术出版规范 期刊学术不端行文界定》行业标准，规定于 2019 年 7 月 1 日开始正式实施。该标准对学术不端行为进行了明确的分类和界定，其中就指出「不当引用」属于学术不端。

概率论与数理统计（第二版），周圣武、李金玉、周长新编，煤炭工业出版社参考文献：［1］盛 骤，谢式千，潘承毅．概概率论与数理统计．第3版．北京：高等教育出板社，2006．［2］贺兴才，童品苗，王纪林等．概率沦与数理统计．北京：科学出版社，2000．［3］章 昕．概率统计辅导．北京：科学技术文献出版社，2000．［4］陈希孺．概争论与数理统计．合肥：中国科学技术大学出版社，1992．［5］汪荣鑫．数理统计．西安：西安交通大学出版社，2002．［6］何晓群，刘文卿．应用回归分析．北京：中国人民大学出版社，2001．［7］韩芝隆．概率论与数理统计．·北京：化学工业出版社，2000．［8］王书林，鲍兰平，赵瑞清．概率论与数理统计．北京：科学出版社，2000．［9］曹振华，陈 平，胡跃清．概率论与数理统计．南京：东南大学出版社．2001．［10］魏振军．概率论与数理统计三十三讲．北京：中国统计出版社，2000．［11］刘嘉昆，工家生，张玉环．应用概率统计．北京：科学山版社，2004．［12］刘达民，程 岩．应用统计．北京：化学工业出版社，2004．［13］昊赣昌．概率沦与数理统计．北京：中国人民大学出版社，2006．［14］张德培，罗蕴玲．应用概率统计．北京：高等教育出版社，2000．［15］茆诗松，程依明，濮晓龙．概率论与数理统计教程．北京：高等教育出版社，2004．［16］沈恒范．概率论与数理统计教程．第4版．北京：高等教育出版社，2003．［17］庄楚强，何春雄．应用数理统计基础．广州：华南理工大学出版社，2006．