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1)  partnership samples
配对样本
1.
of 2004 as samples, and imports the non-condemned listed companies in the same period as partnership samples via stratified random sampling.
针对目前中国上市公司信息披露违规事件的频繁发生,选取2003年2月至2004年8月被公开谴责的上市公司作为样本,通过分层随机抽样引入配对样本———期间未被谴责的上市公司,从行业特征、股权结构、规模、盈利能力、负债状况等方面分析被谴责上市公司的特征,实证研究上市公司发生信息披露违规的影响因素。
2.
Meanwhile,another 118 payoff companies in the same trade which are of similar capital and size are chosen to be the partnership samples.
文章以2002~2004年深沪两市首次被ST的118家上市公司作为研究对象,同时选择同行业且资产规模相近的118家盈利公司作为配对样本
2)  non-paired samples
非配对样本
3)  paired-samples T test
配对样本T检验
4)  paired sample test
配对样本检验
5)  paired sample mean test
配对样本均值检验
1.
With the Granger causality test and paired sample mean test,the results indicated that the long-run equilibrium relat.
将同比和环比数据换算为定基比数据,对数据序列的稳定性进行单整与协整检验,开展Granger因果检验和配对样本均值检验。
6)  small sample two dimension up and down method
小样本二维配对升降法
补充资料:Montmort配对
Image:11769922803222438.jpg
montmort配对

若i是一个 有界的区间,则i的长度定义为它的两个端点的距离,记为l(i);若i是一个无界区间,则定义i的长度为∞,也记成l(i)。

这样,

l(【0,1】) = l((0,1)) = 1,

l((-∞,0)) = ∞, l(【1,+∞】)。

我们的目的是希望把上述仅对区间有定义的长度概念推广到更一般的实数集上去。例如我们把它推广到了一个由实数子集构成的集族ω,并且对ω中每一元e(这是一个实数子集),我们用m(e)表示e的“长度”。此时很自然,我们希望ω满足下面三个条件:

(ω1)所有区间都是ω中的元;

(ω2)若e∈ω,则ec =r - e ∈ ω;

(ω3)ω中任意至多可数个元的并是ω中的元。

而对m,我们希望它满足下面三个条件:

(m1)对每一e∈ω,m(e)是一个非负广义实数,即m(e)或者是一个非负实数,或者是∞;

(m2)对每一区间i,m(i)= l(i);

(m3)若n>=1 是ω中任何一列两两不相交的元,则m(u∞n=1 en) = ∑∞n=1 m(en).

对一般的n维欧氏空间有类似的问题。下面我们来进行这一推广。

对每一个子集e,定义

m* (e) = inf{∑n l(i n):{i n} n >= 1是一列开区间并且e包含于u n i n }。

此时m* (e)称为e的lebesgue外测度。由于实数全体r是一个开区间并且e包含于r,所以上述定义是合理的,并且m* (e)是一个非负广义实数。

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