Fama-French三因子模型数据和Stata代码（2000-2020年）

这个是用来做多元线性分析的财政收入数据，一共有50组，影响因素选择了工业生产总值、GDP、社会商品零售总额等9个，因此数据为50*10（其中一维为财政收入），可以用来给同学们来作为多元线性回归分析的例子。

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Description 编写一个C++递归程序求解下列问题：给定正整数n，确定n是否是它所有因子（不包括n）之和。 Input 正整数n Output 若n是它所有因子之和，输出Yes，否则输出No Sample Input 6 Sample Output Yes

针对传统容积卡尔曼滤波(CKF)在面对系统模型失配和状态突变滤波精度下降的问题,将强跟踪滤波器(STF)和高阶容积卡尔曼滤波(HCKF)相结合,提出一种简化高阶强跟踪容积卡尔曼滤波(RHSTCKF)算法.该算法具有比传统CKF更高的滤波精度,并且利用滤波模型的特点,简化HCKF的计算步骤,同时在HCKF中引入多重渐消因子增强算法的自适应性和应对状态突变的能力.将所提算法应用到SINS/GPS组合导航系统中进行仿真实验,结果表明,RHSTCKF可以准确估计出突变状态的真实值,能够抑制滤波器状态异常的干扰,滤波性能明显优于HCKF,能够提高组合导航系统的自适应性和定位精度.

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工业CT技术是目前最常用的一种先进无损检测手段。其中最常用的图像重建算法是代数重建法(ART),它重建图像的质量和时间受到许多因素的影响。在重建图像时加入松弛因子可以加快算法的收敛速度,并且还能有效克服迭代过程中的椒盐噪声。利用计算机仿真实验对比分析了松弛因子在不同投影数下的重建质量,结果表明,在不同的情况下选择适当的松弛因子,可以大大地改善重建图像的质量。

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