应用EM算法研究了多元混合指数分布场合下，正常应力对完全数据场合、Ⅰ-型截尾和Ⅱ-型截尾场合的参数估计问题。

该植被指数（NDVI）数据来源于美国NASA定期发布的MODIS数据系列，原始数据集为MOD13A3。MOD13A3的空间分辨率为1km，时间分辨率为monthly。经过提取子数据集、拼接、投影栅格、换算单位、裁剪得到逐月1km的NDVI数据。 投影坐标系：WGS 1984 UTM分带 时间分辨率：逐月 空间分辨率：1 km 引用：Didan, K. (2015). MODIS/Terra Vegetation Indices Monthly L3 Global 1km SIN Grid V006, NASA EOSDIS Land Processes DAAC.https://doi.org/10.5067/MODIS/MOD13A3.006 CSDN主页：https://blog.csdn.net/qq_37948866 下载数据版权归原作者所有，基于开放数据二次处理加工得到，仅供学习使用，请支持正版！

ergm.ego ：对以自我为中心的采样网络数据进行拟合，模拟和诊断指数族随机图模型 用于管理以自我为中心的采样网络数据的实用程序以及“ ergm”包周围的包装器，以方便从此类数据进行ERGM推理和模拟。 公共和私人存储库 为了促进程序包的开放式开发，同时为核心开发人员提供机会在将其开发为一般用途之前发布其开发内容，该项目包括两个存储库： 公共存储库statnet/ergm.ego 私有存储库statnet/ergm.ego-private 目的是使statnet/ergm.ego-private中的所有开发最终进入statnet/ergm.ego并进入CRAN。 Statnet项目的开发人员和贡献用户应阅读以获取有关公共和私有存储库之间的关系以及所涉及的工作流程的信息。 最新的Windows和MacOS二进制文件 每次提交到存储库后，都会生成一组二进制文件。 我们强烈建议您在提

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safe-regex, 检测可能灾难性的指数时间 正规表达式 安全正则表达式通过限制 star高度到 1，检测潜在的灾难性指数时间我觉得这个模块可能会 catch，但是我没有足够的经验，因为我没有足够的时间来确定这个模块的全部指数。 示例var safe = require('s

中国互联网企业综合实力指数.pdf

对高校教育成本投入的研究不仅有利于提高高校的产出效率,同时对高校的成本管理也提供了实证的参考依据。本文以数据包络分析法(DEA)为基础,创新性地使用了Malmquist生产率指数的理论与方法。根据数据包络决策单元选择要求,选取了全国9省市高校2001―2005年的样本数据,对高校教育成本投入的动态效率进行了实证分析研究,从技术效率和技术进步2个方面来考察样本高校全要素生产率的变化趋势。文中的输入指标为人力成本、公务成本、业务成本及设备维修4项,产出指标为中国网大的学术声誉。实证研究表明,2001―2005

以一个五维系统为例，包含相图，时序图，lyapunov指数，分叉图，庞截面

基于遥感定量化干旱监测结果，进行了干旱预测的研究。将遥感获得的条件植被温度指数VTCI序列应用于陕西关中平原地区，并利用ARIMA模型对该地区的VTCI时间序列进行分析建模预测。提出由点到面的时空序列预测方法，先对该区域的36个气象站所在像素点建立适合的ARIMA模型，再对整个区域所有像素点的VTCI时间序列进行建模预测。进行1步和2步预测，显示预测结果较好，1步预测精度好于2步预测；对历史数据进行AR(1)模型的拟合，拟合误差大部分较小。结果显示AR(1)模型适合VTCI序列。

论文研究-平滑系数自适应的二次指数平滑模型及其应用.pdf,  通过对传统指数平滑模型的分析,提出了动态平滑参数的概念;并由此建立了平滑权重对时间序列能够自适应的新的二次指数平滑新模型;进而得到Brown单参数和Holt双参数两类线性趋势模型及其不同于传统模型的良好性质.新模型使困绕指数平滑应用的初值难以选取、平滑参数适应性差及系统预测偏差等问题得到了较完整的解决.预测实例表明新模型提高了预测精度,并有很好的自适应性.