2) Growth/no-growth probability predictive model
生存/死亡概率预测模型
3) credit default probability prediction model
信贷违约概率预测模型
1.
In this paper,logistic regression analysis is used to establish the listed companies\' credit default probability prediction model.
本文利用Logistic回归分析建立了上市公司信贷违约概率预测模型,通过选取样本数据、测试数据、年度配比数据和反映公司的偿债、举债经营和运作资金的能力的15个上市公司财务指标,首先使用样本数据和测试数据对模型进行了分析和检验,其次分别通过改变数据的配比方式、年度数据来观察模型预测分类结果,检验模型的历史预测能力,最后根据全文分析得出相关结论。
5) pattern recognition
概率预测
1.
Coal and gas outburst pattern recognition and possibility prediction of Panyi Mine;
潘一矿煤与瓦斯突出危险性模式识别与概率预测
2.
In this paper, geo-dynamic zoning method was used to research regional geology structure, multi-factor pattern recognition method was applied to predict regional coal and gas outburst danger.
文中通过地质动力区划方法确定区域地质构造背景，采用多因素模式识别概率预测方法完成煤与瓦斯突出危险性的区域预测。
6) prediction probability
预测概率
1.
Comparison of unconsciousness prediction probability with approximate entropy and bispectral index during sedation;
脑电近似熵与双频指数在意识消失时预测概率的比较
补充资料：跳汰分层的概率—统计模型
跳汰分层的概率—统计模型
probability-statistic model of jigging stratification
t Iootol feneeng de ga一l已一tongj一m0Xing跳汰分层的概率一统计模型(probability-statistie model of Jigging stratifieation)应用概率一统计方法研究跳汰选矿分层规律的数学表达式。该项研究不再考虑分层作用机理，而将跳汰分层视作不同密度和杠度的颗粒向各自平衡层迁移的过程。在这一过程中颗粒之间的碰撞和紊流扰动使颗粒的运动带有随机性。同样性质的颗粒也会有不同的运动轨迹。因此对同一性质颗粒的分层运动可以用其分布中心的迁移和向邻层扩散来表述。重矿物进入下层的概率要比进入上层的为大，在床层的d，微层中，某种颗粒的概率分布密度aJ对时间的变化率可用颗粒的沉降量与扩散量之和表示: 瓮一，窦+:穿、l)式中x为床层厚度，m;A为颗粒在重力和阻力作用下向下运动的速度系数，m/s;B为颗粒的随机扩散运动系数，m/s“。由概率一统计原理知，某种性质颗粒分布中心的迁移速度以及颗粒围绕这个中心的离散均正比于颗粒从一层转入另一层的概率。随着时间的延长，颗粒接近自己的平衡层，层间转移的概率随之降低。某种性质粒群分布中心随时间变化的关系式为 夕、一夕ma、(1一e一k‘)(2)围绕该分布中心颗粒的离散(标准离差)武mZ)为 。2一令，急a、、e一‘!(3) 2“JJ___式中y为某种性质颗粒在时间为t时的分布中心距床层上表面的高度，m;yma、为该性质颗粒群的平衡层距上表面高度，m;K为表征移动比速度的系数;对一定性质的给料和一定的水力学参数，k值不变，其单位为l/S。 该概率一统计模型是一种普遍的规律式，它只能定性地说明跳汰过程中各密度层的形成过程。式中系数k与给料性质和水流特性存在一定关系，通过试验进一步建立起它们之间的关系后，有可能表示出原料性质对操作条件的要求和在一定时间内达到的分选指标，这项研究还有待继续完善。 (孙玉波)
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参考词条