DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 研究方法 2.1. 被试 共发放问卷610份，回收574份，回收率为94.1%，有效问卷400份，有效率为69.7%。其中，男生107人，女生293人。文科230人，理科170人。大一学生136人，大二123人，大三141人。 2.2. 问卷 结合文献研究、理论思辨与学生自编等策略初步编制“大学生团队学习取向调查”。其中，学生自编是在“研究方法”课程上实现的，由此收集的原始项目有较大的生态性；贴近学生的理解与实际等。随后对24位大学生进行初测，54位大学生进行预测，最终形成23个项目的调查问卷。并设置5道测谎题(如“我上课从来不迟到”)。对回收的400份问卷进行同质性信度分析。Cronbach’s Alpha系数为.769，表明了问卷具有可接受的内部一致性。运用探索性因素分析来检验问卷的结构效度。经KMO and Bartlett's检验，得出，其值为0.847，达到极其显著，可进行因素分析。根据碎石图和理论建构，拟抽取3个因子，经因子分析，在删除共同度低的项目(共9题，如“我不太愿意参加一个完全陌生的团队”、“遇到难解答的问题，我通常会找身边的好友一起讨论”)后，最终得到14个项目。14个项目的KMO和Bartlett检测得到.853，差异极其显著。同时共同度均在0.40以上。因子负荷值均在0.50以上。累积解释率达52.4%。上述编制及分析过程得出问卷具有良好的内容效度、内部一致性和结构效度。正式问卷(五级题部分)共14个项目3个维度，分别是认知取向，情感取向和行为取向。“认知取向”即大学生对团队学习及其价值的基本看法，如“我认为现在网络信息发达，不需要团队合作。”(反向题)“情感取向”即大学生对团队学习的基本态度情感，如“团队学习对我很有吸引力。”(正向题)“相对于团队合作，我更喜欢独自学习。”(反向题)“行为取向”即大学生主动寻找团队学习的意愿与倾向，如“多数情况下我参与团队学习是老师要求的。”(反向题)问卷采用李克特式的5点计分，即1为“完全不符合”，2为“不太符合”，3为“不确定”，4为“基本符合”，5为“完全符合”，得分越高表明越认同与采用团队学习。比如，“如有机会，我就与外专业的同学合作”，得分越高，表明团队学习的行为倾向越强。问卷第二部分为2道独立多选题，旨在考察影响因素，如“如果您不太喜欢与他人合作，主要原因是( )请选出前3项”，各提供了10个选项。 2.3. 程序 自编《大学生团队学习取向调查问卷》。在某高校文理共4个专业三个年级展开调查。实施调查时，事先和任课老师沟通好，在获得允许后，选择课堂结束前的10分钟发放问卷，保证了被试完成问卷过程的良好环境，从而保证了数据收集的有效性。同时，结合了5道测谎题，有效排除了作答不认真的问卷。对回收问卷先进行信度分析与因素分析等，获取问卷的良好信效度后，对数据进行描述性统计、独立样本t检验和方差分析。
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user: 3. 结果与分析 3.1. 大学生团队学习取向的基本情况 表1显示，大学生团队学习认知取向平均分略高于4分。即，大学生基本认同团队学习的价值。情感与行为取向平均值略高于临界值3分，处于临界值水平。总问卷的平均值略高于临界值，处于临界值水平，标准差0.42，内部差异小。将分值划分为三个有代表性的区域，即：1~2.9：临界值以下；3~3.9：临界值左右；4~5：临界值以上。对三个维度得分的分布情况进行频次统计(如表2)。结果表明：有66.5% 的学生认同团队合作的价值；15.5%的人在情感上乐意采用团队学习方式；40.8%的人在行为上可能采纳团队学习。总取向情况为：69.8%的人团队学习取向处于临界值3分左右，即不确定状态。 3.2. 不同人口学变量的差异性检验 3.2.1. 不同性别、不同专业的差异性比较 用独立样本T检验考察不同性别、不同专业的被试在团队学习取向上是否有差异。结果如表3所示。表3显示，在情感取向和行为取向上，男生与女生性别差异不显著，在认知取向上，性别差异显著(p < 0.05)，女生对团队学习的价值认识显著高于男生。不同专业在情感取向和行为取向上，差异不显著；在认知取向上差异显著：文科学生对团队学习价值的认识显著高于理科学生。 3.2.2. 不同年级大学生团队学习取向的差异检验 用单因素方差分析比较不同年级大学生团队学习取向的差异。结果如表4所示。不同年级大学生对团队学习的认知、情感和行为取向均无显著差异。同时，不同年级大学生团队学习认知取向平均分均高于情感与行为取向平均分。 3.2.3. 影响大学生采纳团队学习与否的因素分析 对大学生团队学习取向的实际情况设置了两种情境：一是“如果您不太喜欢与他人合作，主要原因 Table 1 Descriptive statistics on undergraduates’ TBL orientatio N Min Max Mean SD 认知取向 400 2.20 5.00 4.05 0.51 情感取向 400 1.25 4.75 3.18 0.63 行为取向 400 2.20 5.00 3.80 0.47 总问卷 400 2.48 4.77 3.68 0.42 表1. 大学生团队学习取向基本情况 Table 2 Scores’ distribution of each dimension (sum and percentage 认知取向 情感取向 行为取向 总问卷 1~2.99 (<临界值) 10 (2.5%) 126 (31.5%) 12 (3.0) 25 (6.2) 3~3.99 (临界值左右) 124 (31%) 212 (53.0%) 225 (56.2) 279 (69.8) 4~5 (>临界值) 266 (66.5%) 62 (15.5%) 163 (40.8) 96 (24.0) 表2. 各维度分值的分布情况(人数和百分比) Table 3 Differences in Undergraduates’ TBL Orientation Among Different Genders and Different Major 认知取向 情感取向 行为取向 男 3.89 ± 0.06 3.08 ± 0.65 3.79 ± 0.51 女 4.12 ± 0.47 3.22 ± 0.62 3.80 ± 0.46 T(df = 398) 3.82* 1.88 0.19 文科 4.11 ± 0.49 3.21 ± 0.61 3.82 ± 0.47 理科 3.99 ± 0.55 3.15 ± 0.66 3.79 ± 0.48 T(df = 398) 2.19* 0.88 0.66 表3. 不同性别、专业学生团队学习取向的差异(M ± SD) 注：*表示p < 0.05；**表示p < 0.01；***表示p < 0.001，下同。 是()”；二是“如果您喜欢参与团队合作学习，主要原因是()”。两种情况二选一。两种不同取向的主要原因的频次统计见表5、表6。其中选择“不太喜欢与他人合作”的主要原因有“分歧多，意见难统一”、“平常团队合作机会少”、“团队成员之间的关系不好搞”等。而选择“喜欢团队合作学习”的主要原因是“团队学习对我有很大的帮助”、“独自学习不能集思广益”、“平时团队学习机会多”等。无论喜欢或不喜欢，首要的影响因素均包含主观客观两方面。
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user: 4. 讨论 4.1. 《大学生团队学习取向调查问卷》的测量学特征 有关团队学习的研究，研究者大多根据自己的需要开发团队学习测量问卷，不少测量工具没有进行效度的检验  (王雁飞，杨怡，2012) 。本研究为从大学生主体的角度深入了解他们对团队学习的基本认知、情感与行为的倾向，也采取自编问卷。从编制过程来说，不仅充分地挖掘了大学生主体的学习生活实际；而且汇聚了众人的智慧，同时，一次次修改使得本问卷在一定程度上确保了良好的内容效度。对400位大学生调查后，运用内部一致性信度检验、因素分析等结构效度检验，得到问卷具有良好的信、效度，为研究展开奠定了可靠基石。 4.2. 大学生团队学习取向的基本现状特征 在这个团队合作盛行的时代，当前大学生们究竟是如何看待或对待团队学习的？他们在团队学习的意愿、态度、认识和行为等倾向上有哪些特点？基于这一核心问题对400位文理科大一至大三的大学生展开的深入调查让我们获得了一些具有启发性的信息。 研究发现，大学生普遍认可团队学习的价值，但在采用团队学习模式的情感态度和行为倾向上偏低(均在临界值3分左右)。换句话说，大学生们能认识或承认团队学习的必要性，但是，基于某些经历或某 Table 4 Differences in undergraduates’ TBL orientation among different grade 年级 认知取向 情感取向 行为取向 大一 4.08±.51 3.20±.68 3.83 ± 0.47 大二 4.02±.53 3.15±.55 3.79 ± 0.49 大三 4.06±.51 3.20±.65 3.78 ± 0.45 F 0.509 0.264 0.441 表4. 不同年级大学生团队学习取向的差异(M ± SD) Table 5 The main reasons on why some undergraduates don’t like TBL (frequency 1 2 3 4 5 分歧多，意见难统一(147) 平常团队合作的机会少(89) 团队成员之间的关系不好搞(84) 受我个人性格的影响(65) 我自己的事情太多(53) 表5. 大学生不喜欢团队合作的主要原因(频次D) Table 6 The main reasons on why some undergraduates like TBL (Frequency 1 2 3 4 5 团队学习对我帮助很大(101) 独自学习不能集思广益(96) 平时团队学习的机会多(85) 我喜欢团队学习的氛围(82) 我善于发现讨论中有价值的意见(73) 表6. 大学生喜欢团队合作的主要原因(频次) 些环境条件，他们情感上、行为上没能悦纳。不同年级大学生在团队学习的认知、情感和行为取向上都不存在显著差异，体现了这一总体性特征。乃至呈现出广大大学生的学习仍以个体独立学习为主的局面。在不同性别的比较上，研究发现，女生对团队学习价值的认识显著高于男生，这与人们的日常印象可能有些相反。一般认为，男生更随意，更开放和容易合作。这是否与学习中的“阴盛阳衰”的总趋势相关？或者，女生更易接纳新鲜事物？但是，在情感取向和行为取向上，男女生并没有表现出显著差异。女生对团队学习的认识虽然先进于男生，但是她们在情感上、行动上和男生一样，还没有充分的拥抱欢迎和尝试运用。研究发现，在文理科不同专业上，文科学生对于团队学习价值的认识显著高于理科学生，这也与我们的已有印象似乎相悖。究竟什么原因，还有待进一步挖掘。 4.3. 影响大学生团队学习取向的主要因素 有学者对某商学院的个案研究以及团队学习使用者的调查发现，尽管团队学习有其优势，但影响它是否会被采用的一个关键因素是它在教学中和主导文化中的相容性。那么，对于我国当代大学生而言，是什么因素影响尤其是阻碍了大学生对团队学习这种学习方式的采用？本调查发现，影响大学生“不太喜欢与他人合作”的主要因素有“分歧多，意见难统一”、“平常团队合作机会少”、“团队成员之间的关系不好搞”等，前两位都和团队合作过程效果有关，后者与团队学习外部机会有关。致使大学生“喜欢与人合作”的主要因素有“团队学习对我有很大的帮助”、“独自学习不能集思广益”、“平时团队学习机会多”等，前两者反映出团队学习本身优势，后者与外部机会有关。可见，无论喜欢或不喜欢，在最主要影响因素上，都存在主客观原因，同时，其主观原因都反映了团队学习优势或效果能否实现，其客观原因都反映了团队合作机会是最重要的制约因素。这与  赵宝春(2012) 得出直接经验会影响大学生自主学习意愿的发现“不谋而合”。有学者呼吁深入学生的团队合作过程，切实了解究竟怎样的过程因素影响团队学习采用  (Thompson et al.， 2007) 。未来研究有待聚焦大学生团队合作的过程，从而挖掘究竟为何低效、如何实现高效合作等。 总之，提供给学生大量团队合作探究的机会，同时指导他们有效合作以积累高效合作的体验，是推动大学生实践团队学习不可或缺的举措。这不仅会大面积提升大学生学习质量，而且有助于高校创新型人才的培养。
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user: 摘 要 在本文中，我们研究基于常利率投资和线性阈值分红策略下的经典的绝对风险破产模型和带干扰的绝对破产风险模型问题。首先，本文得到累计分红现值的矩母函数和累计分红现值的n-阶矩函数的更新方程。然后，著名的Gerber-Shiu期望折现罚金函数所满足的更新方程及边界条件采用类似的方法也可以获得。 关键词 :线性分红阈值，绝对破产，常利率投资，更新方程，Gerber-Shiu期望折现罚金函数
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user: 1. 引言 在复合Poisson风险模型 [ 1 ] 中，保险公司的盈余过程通常被刻画为 (1) 盈余模型(2.1)就是著名的经典风险模型。 保险公司在实际经营过程中，除了索赔的不确定因素外，公司自身经营状况、市场的通货膨胀等随机因素也会对保险公司的资产运作产生重要的影响。为了体现这种不确定性，Gerber (1970) [ 2 ] 通过引入布朗运动表示公司不确定性的支出或收入，建立了如下带扰动的风险模型： (2) 其中，(1)和(2)中 是保险公司初始盈余； 是保费收入率； 是服从参数为 的Poission过程，表示直到 时刻为止的索赔次数； 为独立同分布随机变量序列，表示索赔额；(2)中 是常数，表示扰动强度； 是标准布朗运动。假设 ， 和 是相互独立的。 在本文中，我们假设当保险公司盈余低于0时，保险公司可以以利率 进行贷款，其贷款量恰好等于当时的赤字，这样就使得盈余水平恢复到0水平，公司可以跟以前一样继续进行经营下去，同时公司会从其保费收入中拿出部分收入来连续偿还贷款 [ 3 ] 。对于投资利率 [ 4 ] [ 5 ] 和红利策略 [ 6 ] ，我们假设红利支付方式采取线性阈值分红策略 [ 7 ] ，当公司盈余处在0到 之间 [ 8 ] [ 9 ] 时， 为单位时间公司收取的保费，a 为红利率，盈余会收到投资利率为 的投资收入，此时只涉及到投资收入，不涉及红利支付。当公司盈余超过 时，红利以a分发，发完红利之后的净保费率以 表示，盈余会收到投资利率为 的投资收入。 将上述假设引入到模型(1)和(2)中，新的盈余过程分别定义为： (3) 和 (4) 其中， 是初始资本。 定义 为绝对破产时刻，且对任意 ，均有 ，则 。令 表示折现利息力， 为 时刻之前的累积红利支付额，则绝对破产时刻前所有红利支付的精算现值定义为 ； 红利支付的矩母函数为 ； 红利支付的n-阶矩函数为 。 Gerber-Shiu期望折现罚金函数为 其中， 是示性函数， 为绝对破产前瞬时盈余； 为绝对破产赤字，罚金函数 是定义在 上的任意非负可测函数。 贯穿于本章，我们假设函数 ， 和 在各自的定义域上关于 和 是足够光滑的。
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user: 2. 和 所满足的积分–微分方程 由初始资本的取值不同，矩母函数 记为 针对模型(4)带常利率投资和线性阈值分红策略下带扰动的绝对破产模型 定理2.1. 当 时有 (5) 当 时有 (6) 当 时有 (7) 其中边界条件为 (8) (9) (10) (11) (12) 证明：为方便起见，不妨假设 ， ， 1) 当 时，考虑一个非常小的时间区间 ，其中 足够小，使得 时刻的盈余达不到线性阈值 ，既有 。考虑首次索赔时刻和索赔额，及索赔额是否导致绝对破产，可得 (13) 将 用Taylor展开有 (14) 将(14)带入(13)中，两边同除以 ，再令 ，得到方程(5)。 2) 采用同样的方法，当 有 (15) 将 用Taylor展开有 (16) 将(16)带入(15)中，两边同除以 ，再令 ，得到方程(6)。 3) 当 时，令 是方程 的根，即 它表示在 之前没有索赔发生时的盈余恢复到0水平的时刻，满足当 时有 ， 。另一方面当 时， 表示 之前没有索赔发生时的盈余。利用首次索赔时刻和索赔额大小，由全概率公式有 (17) 将 用Taylor展开有 (18) 将(18)带入(17)中，两边同除以 ，再令 ，得到方程(7)。 下面验证边界条件： 当 时，则绝对破产即可发生，从而没有红利支付，因此(8)成立。 当 时，则没有分红被支付，因此(9)成立。 当 时， 。又因 ，从而(10)成立。 对于(11)和(12)，方法类似于Wan [ 10 ] 。 注2.1：在定理2.1中当 时，我们就得到带常利率投资和线性阈值分红策略下的绝对破产模型，即(3)所对应 所满足的积分–微分方程。 注2.2：在定理2.1中当 时，我们就得到带常利率投资和阈值分红策略下的带扰动的绝对破产模型，此结果类似于于文广 [ 11 ] 的博士论文。 同样 可根据初始盈余的不同定义为 (19) 其中 。 利用表示定理 可得 所满足的积分–微分方程。 定理2.2. 当 时有 (20) 当 时有 (21) 当 时有 (22) 其中边界条件为 (23) (24) (25) (26) (27) 证明：方法类似于定理2.1。 注2.3：在定理2.2中当 时，我们就得到带常利率投资和线性阈值分红策略下的绝对破产模型，即(3)所对应 所满足的积分–微分方程。 注2.4：在定理2.2中当 时，我们就得到带常利率投资和阈值分红策略下的带扰动的绝对破产模型，此结果类似于于文广 [ 11 ] 的博士论文。
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user: 3. Gerber-Shiu期望折现罚金函数 在这部分中将给出著名的Gerber-Shiu期望折现罚金函数所满足的偏积分–微分方程。 由初始盈余的取值不同 定义为 (28) 定理3.1. 当 时有 (29) 当 时有 (30) 当 时有 (31) 其中边界条件为 (32) (33) (34) 证明： 1) 当 时，考虑一个非常小的时间区间 ，其中 足够小，使得 时刻的盈余达不到线性阈值 ，既有 。考虑首次索赔时刻和索赔额，及索赔额是否导致绝对破产，可得 (35) 使用与(13)相似的方法可得(29)。 2) 采用同样的方法，当 有 (36) 使用与(15)相似的方法可得(30)。 3) 当 时，有 (37) 使用与(17)相似的方法可得(31)。 边界条件可采用相同的方法得到。 注3.1：在定理3.1中当 时，我们就得到带常利率投资和线性阈值分红策略下的绝对破产模型，即(3)所对应 所满足的积分–微分方程。 注3.2：在定理3.1中当 时，我们就得到带常利率投资和阈值分红策略下的带扰动的绝对破产模型，此结果类似于于文广 [ 11 ] 的博士论文。
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user: 4. 结论 本文将投资策略采用常利率的投资和分红策略推广到线性阈值的分红策略两方面去研究绝对破产模型下的红利支付的矩母函数和红利支付的n-阶矩函数以及著名Gerber-Shiu期望折现罚金函数，更加接近真实市场。
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user: 摘 要 通过隐Markov链模型描绘欧洲足球运动员在每一个转会期的球员转会过程，模型中所考虑的各种隐藏因素的影响使得模型对转会规律能够做出更为准确的刻画。实证结果所揭示的欧洲足球运动员转会市场所隐藏的规律，对中国足球今后的发展具有一定的借鉴意义。 关键词 :隐Markov链，球员转会，转会机制
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user: 1. 课题背景及意义 伴随着体育运动职业化的产生，运动员转会成为一个越来越被体育爱好者所熟知的现象。1876年，苏格兰足球运动员詹姆斯·兰转会到英格兰俱乐部，是历史上记载最早的转会事件。此后，运动员转会特别是欧洲职业足球运动员转会逐渐成为普遍现象，大大推动了职业足球联赛中的人才流动和技术流动。 经济上我们经常研究市场的竞争性和外部效应，在欧洲足坛，相对成熟的俱乐部体制下也有一个类似的市场环境。在博斯曼法案 1 实行近20年后的今天，转会也变得更加有规律可循。我们注意到在当前的市场上，2010年王红娟 [ 1 ] 、2007年吴育华等 [ 2 ] 和刘月花 [ 3 ] 等文献从制度法律、社会学等角度切入探究这一现象，却极少有类似的数学模型来研究足球运动员转会，而我们希望能更理性地来分析这一现象。因此本小组旨在运用数学模型寻找球员转会的潜在规律，并分析近年转会形势，希望能在将来对中国足球市场的运作有所借鉴。
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user: 2. 模型构造 2.1. 数据来源 为探究欧洲足球运动员转会的定价机制，需要大量的数据，经过调查研究，最终将数据来源确定在SQUWAKA (http://www.squawka.com/)。数据收集范围为从2012年夏季转会期(7、8月)开始到2014年夏季转会期(7、8月)共计六个转会期。其中球员收集着重于与欧洲五大联赛球队有关联的球员，总计179名。球队主要也来源于欧洲五大联赛，共计99队。经过筛选，去除有所不足的部分数据，最终有效数据为：42支球队在3个赛季中的122条记录。每条记录含12项数据，总计1464项；85名球员，每名球员13项数据，总计1105项。 其中，每条球队记录包括如下属性：各赛季排名、总进球数、定位球得分、角球、点球、SA (射门精度)、TCC (创造机会总数)、助攻、失球数、平均对抗成功率、拦截成功率、FoulsS/CRate (被犯规与犯规比例)、TakeOn成功率、HeadedDuel (争顶)成功率、场均防守动作、控球率、平均传球精度。 接下来，在研究交易情况时，我们的数据包括了以下19个属性：被交易球员的司职位置、类型(攻，防，综)、出场次数、场均时间(分钟)、场均进球、场均助攻、场均射门、射门准确率、威胁球、过人、对抗成功率、解围、总共防守失误、黄牌、红牌、传球成功率、场均防守动作、买家、卖家。 2.2. 模型结构概述 隐马尔科夫模型是一个双内嵌式随机过程。它包含两个过程，一个是状态转移序列，另一个是转移时输出的符号组成的符号序列。其中状态转移随机过程不可观测，只能通过另一个随机过程的输出观测序列观测。由于模型的状态不为外界所见，只能根据观测序列推导出来，因而称为隐马尔科夫模型(隐马尔科夫模型相关理论推导参考 [ 4 ] - [ 7 ] )。 在我们的模型中，事先给定了若干赛季中的球员交易记录，根据每次转会方向作允许重边的有向图来模拟马尔科夫链。效果如图1，例如如果一名球员由曼联转向皇家马德里，则作一条由曼联指向皇家马德里的有向线段。 其中，顶点与球队一一对应： 1) 有向边与该赛季中的转会球员一一对应，自转出队指向转入队； 2) 从图中取若干链，将每条链视为上述一般的隐马尔可夫链模型中所说的过程； 3) 对于某条链上的某个点，称它为一个状态，并具有如下定义的里状态和表状态。 这样，对于长度为n的链，里状态 组成隐马尔可夫链模型的状态转移序列，表状态 组成转移时输出符号组成的符号序列，并且，里状态描述了所对应的球队按本身属性被划分为的类别(共划分了9类)，即，里状态取值范围为 ，其中 。 表状态描述了该球队按买入情况被划分为的类别(共划分了10类)，即，表状态取值范围为 ，其中s = 10。 2.2.1. 模型要素 · 初始概率分布 ，即 服从的概率分布 为该赛季中球队属性的分布，这里隐含了“该赛季内每个球队具有自己确定的属性”的假定。 · 转移矩阵 ，即时齐马尔可夫链 的转移矩阵 描述了球员在不同属性球队间的流入流出规律。 · 发射矩阵 ，即，给定里状态时，表状态所服从的确定的概率分布 描述了各属性球队的买入规律。 2.2.2. 状态算法的解释 以下为表里状态判定算法的细节。 · 里状态算法 里状态是球队评分坐标点的分类。对每个球队，在进攻、防守、综合三个维度上分别评分，从而使其对应到三维空间上的一个点。对所有球队的坐标点进行分类，每个点所属的类别，就是其所对应的球队的里状态。 这里考虑了整合不同赛季时的排名加权，高排名赛季数据减弱，低排名赛季数据加强。 ² 进攻维评分与总进球数、定位球得分、角球数、点球数、射门准确率、总共创造机会数、助攻数正相关。 ² 防守维评分与失球数负相关，与平均对抗成功率、场均防守动作正相关。 ² 综合维评分与总共创造机会数、助攻数、控球率、平均传球精度、平均对抗成功率正相关。 这三个评分的具体参数将在第2.5节模型实现中得出。 · 球员定位算法 图1. 给定若干赛季中的球员交易记录允许重边的有向图 球队的买入情况是由其买进的球员体现的。这里，球员定位是将球员分配到一个维度并在这个维度上评分。对每个球员，认为其属于进攻、防守、综合三个维度之一，并具有一个评分。 首先，根据司职位置确定球员所属维度(不考虑GK司职)： · 进攻型球员包括：CF，F，LWF，RWF，SS，WF · 防守型球员包括：CB，LB，RB，WB · 综合型球员包括：AMC，CMF，DMF，RMF 对各类数据都按照出场次数和出场时间做了平均再参与计算。 进攻型球员的评分与场均进球、场均助攻、场均射门、射门准确率、威胁球、过人次数正相关。 防守型球员的评分与对抗成功率、解围正相关，与防守失误、黄牌、红牌负相关。 综合型球员的评分与场均助攻、威胁球、传球成功率、对抗成功率、场均防守动作正相关。 这三个评分的具体参数同样也在第2.3节模型实现中得出。 · 表状态算法 表状态是对球队买进坐标的分类，这里买进坐标就是它所买进球员的评分的平均。 具体而言，对每个球队，在进攻、防守、综合三个维度上分别评分，评分标准为该维度上买进球员的平均。 2.3. 模型实现 2.3.1. 里状态算法 根据我们确定的算法所需各参数，绘制出的三维点阵能明显看出同类点的靠拢，绘制的函数就是将三个评分函数组成一个由球队到坐标点的映射，用Manipulate函数包裹以限定各参数取值，效果如图2。 基于这个交互界面，逐步调整参数直到三维空间中聚类效果满意，然后记录下分类，即得里状态，详细描述可参考 [ 8 ] 。 2.3.2. 表状态算法 对原始数据每行所代表的球员逐个评分为确定一个球队的坐标，对每个维度，取它所购买的该维度 图2. 里状态三维点阵模拟效果图 的所有球员的均值。 以Manipulate函数包裹参数后效果如图3，基于此的表状态获得过程与第2.3.2节一致，不再赘述。 2.3.3. 里状态分布、转移矩阵、发射矩阵的计算 已经获得里状态和表状态后，其分布和相互转换的概率的计算都没有实质困难了。 可以观看一下里状态分布，效果如图4。 里状态分布、转移矩阵、发射矩阵的计算公式如下： 具体所得数据在以下第3节模型分析结果中分析解释。
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user: 3. 模型分析结果 在上述模型中需要解释的主要有里状态分布 、转移矩阵P、发射矩阵Q和表状态分布 。 我们通过收集球队的各项数据，对球队进行一个评分，以方便对球队进行评级。如前所述，球队本身的数据可以对应到一个三维向量，各维度分别表示球队在前场、中场以及后场方面的表现。最终将所有球队分为9类，如图5中颜色区分所示。 如图，从左下角到右上角依次为第一至第九类，其中同种颜色代表同一类球队。我们发现，各支球队的防守对于分类的影响并没有进攻和综合能力影响大。在进攻和综合的二维平面上，球队几乎呈现出了一个线性分布。其中，拜仁慕尼黑和皇家马德里凭借出色的进攻能力和综合实力处在直线的最上方，英超球队普遍处于整条直线的中间部分。这是由于英超整体实力相较于其他联赛更加强大，球队在联赛中 较难打出高数据表现，使得在由数据占主导的分析模型中处于中游位置。意甲球队除尤文图斯外均集中于英超球队的下游，这是由于意大利足球风格较为沉闷、强调防守，使得在进攻层面上表现不佳。西甲球队巴塞罗那和皇家马德里处于整体最靠上的一个分类中，其余西甲球队零散分布于整条直线上。这是由于西甲两极分化严重，除开巴塞罗那和皇家马德里其余球队水平参差不齐。 最终我们得到里状态分布向量： 图3. 表状态三维点阵模拟效果图 图4. 转会效果图 图5. 球队评级模拟效果图 在得到里状态的分布后，我们希望了解里状态间互相转移的机制，也就是里状态的转移矩阵。矩阵如下： 这是一个9 × 9的矩阵，其中第i行第j列表示，对于一支里状态为i的球队，卖出球员时买家里状态为j的概率。如第三行第二列为1/5，里状态为3的球队共有五支，分别为英超球队纽卡斯尔和斯旺西，西甲球队比利亚雷尔和毕尔巴鄂竞技，德甲球队沙尔克04，其中只有纽卡斯尔将球队球员卖给了里状态为2的球队。 通过观察矩阵我们发现，分类为1、2的球队极少卖出球员。这是由于在模型中，分类为1和2的球队在综合表现和进攻上均处于一种较弱的位置，而我们的样本取自欧洲五大联赛，因此，分类为1、2的球队在联赛中处于一种排名倒数的地位，其所拥有的球员很难达到其他球队的能力要求，故很难将球员卖给模型中的其他球队。分类为7、8的球队拥有最多的买卖记录，这是因为处于这两个分类的球队大多在各自联赛中处于上半分段的球队，需要频繁地买卖球员更新阵容以保持竞争力，并且其球员也能符合大多数同类别球队的能力要求，故转会相对频繁。 在这里，里状态转移矩阵描述的就是某类球队卖出球员时，买家球队的类别的分布。 我们以几乎同样的方法对球队的表状态进行了处理，所不同的是我们选取决定里状态的量是球队在过去三个赛季中的各项数据所取的加权平均，而我们认为球队购买的球员能够准确地决定球队目前的表状态，故决定表状态的是球队所购买的球员在被买入前一个赛季中的数据。同样用一个三维向量来表示球队的表状态，并且在一个空间直角坐标系中表示出来，如图6所示。 其中同种颜色的点表示点所对应的球队是同一种类。图中共分了十类点，也就是表状态共有十个。结合之前已经计算出的球队里状态，我们能得出球队的发射矩阵： 这是一个9 × 10的矩阵，第i行j列表示已知里状态为i时，表状态为j的概率。如第一行第七列是 图6. 加权平均后的球队表状态分布 1/2，意思是由里状态1表现为表状态7的概率是1/2，结合实际情况，里状态为1的球队有两只，分别是表状态为7的英超球队桑德兰和表状态为9的西甲球队赫塔菲，与我们的理论相吻合。 观察矩阵易知，表状态为9的球队最多，而9是代表买入了综合型球员如中场，这代表了当今足坛最稀缺的球员类型是中场组织者，相较于十年前靠中锋打开局面的情况，当今足坛的风格随着第五次足球革命发生了翻天覆地的变化，球队更多选择靠中场球员控球来寻找机会打开局面。表状态数量排在9后则是标准的进攻型球员即中锋，即使经历了如此大的变革，中锋的终结能力仍然是每个球队所需要的。同时观察图表可以发现，大多数球队的点处于坐标平面上，也就是说，大多数球队只购买了单一类型或某两种类型的球员，这是由于对于大多数球队财政预算不足，只能将转会经费花在球队最需要的地方。反之像一些大球队比如拜仁慕尼黑，其所对应的点并不在任何坐标平面上，是因为其球队财政预算充裕，除开急需补强的位置，仍有余力对其他位置进行一些小的修缮，使球队保持强大的实力。
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user: 4. 主要结论 本文主要运用隐Markov模型的概念刻画了2012夏季转会期开始到2014夏季转会期间欧洲足球运动员转会的各类因素，并基于这些因素研究其中的潜在规律。根据模型，我们实现了对球员和球队属性的划分，所设计的程序可以在一定程度上实现依据前一时间段的数据对球员下一阶段转会情况的预测。总体来说，对任意符合相关性检验的数据，我们都可以实现“计算出其转移和发射矩阵，并直接输出相关球队属性和球员转会倾向，实现未来转会情况的预估”这样的过程。 通过对现在欧洲足球市场数据的实证分析，我们也得出了以下结论： 1) 相对于防守类型来说，进攻类型是一个更好地区分球队的方式。 2) 当今足坛最稀缺的球员类型是中场组织者，随着足球运动员技能的不断成熟，较大的控球率显然更为主流球队所热衷。 3) 排名越靠前的球队之间球员的转会越是频繁，在联赛中一直处于倒数排名的球队，很难将球员卖给其他球队。 4) 限于经费的原因，球队往往只购买单一类型或两种类型的球员来使球队实力实现最大效益的提升。 总体而言，用隐Markov模型来研究足球市场的转会机制是合理的，我们的模型为这种受多种因素影响而呈现复杂表征的对象的研究提供了一种可能的方法，该程序的实现也使得球队的分类更可视化，能满足更多人群的使用需求。
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user: 摘 要 本文研究了一类新的分布函数族，称之为广义正态分布族。广义正态分布族不仅包含了原有的正态分布，还拓展出了一族新的分布，且能刻画具有非对称、多峰、厚尾等特征的数据，具有很好的灵活性。本文首先研究了广义正态分布族的分布函数以及密度函数图像，通过观察图像形状的变化，并研究广义正态分布族的性质。然后将这一新分布应用到房价指数数据分析中，通过分析说明了广义正态分布族的有用性。 关键词 :广义正态分布，密度函数，新房价指数
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user: 1. 引言 正态分布是最常用的分布，也是概率统计中研究得最多的分布，在许多实际问题中有大量的应用。当实际数据服从或近似服从正态分布，基于正态分布提出的统计方法及其统计量具有很多良好的性质，如无偏性、一致性、有效性等。但是，当实际数据的分布偏离正态分布或服从非正态分布时，仍按照传统方法假定其服从正态分布，就会产生诸多问题，如统计推断精度显著降低，甚至产生错误结论，所提的统计方法容易受个别数据的影响，不具有“稳健性”。 为克服正态分布假定的弱点，许多研究者开始研究一些非正态分布，如T分布、对数正态分布、拉普拉斯分布等，并研究他们各自的性质及其在实际问题中的应用。本文在正态分布的基础上定义出一类广义正态分布族，该分布具有更好的灵活性，能拟合尖峰、厚尾、非对称数据。
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user: 2. 正态分布 正态分布又通常被称为高斯分布，是一个在数学、物理及工程等领域都非常重要的概率分布，在统计学的许多方面有着重大的影响力。 正态分布的密度函数为 ； 其标准化后的概率密度函数为 。 通过图1可以发现，正态分布曲线为一钟型曲线，形状优雅，形态对称，具有轻尾性 [ 1 ] 。 正态分布具有稳定性，使得其被广泛的使用。但是对于很多杂乱无章的数据，运用正态分布进行数据分析检验时，得到的结论往往偏差较大，与实际情况不符。在这种情况下，我们就需要一种新的分布对这些数据进行拟合和分析。
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user: 3. 广义正态分布族 本文研究一类新的分布函数族，我们称之为广义正态分布族，其分布函数定义如下： 其中 是任一随机变量的分布函数。 其概率密度函数为： 图1. 正态分布曲线 当 时， ，即为正态分布函数。而当 变化时， 也在不断的变化，即拓展出很多新的分布。 因此该广义正态分布族函数不仅包含了原有的正态分布，同时拓展出了一族新的分布。通过选取不同的分布 ，广义正态分布族可以刻画很多更一般的数据，具有很好的灵活性。 为了对广义正态分布族有更深刻的了解，我们选取了不同的 ，画出其分布函数及其密度函数图像，直观地去感受广义正态分布族的灵活性和可适用性。 图2中我们能展示了具有明显特征和研究意义的一些概率密度图像，如多峰、厚尾、偏态的多种情况。 由于定义中的广义正态分布函数中参数较多，对于随机给出的一组数据，我们首先需要估计出这些参数的值，得到确切的密度函数，才能对其进行数据分析。对此，我们采用极大似然估计方法对参数进行估计。 广义正态分布族中参数的极大似然估计 [ 2 ] 步骤如下： 1) 写出似然函数： ； 其中 。 2) 求出参数 的最大似然估计 ，取其对数似然函数 ： 图2. 广义正态分布族的密度函数图像 3) 通过对数似然函数求偏导并令其等于0，可得到如下似然方程： 计算得出 和 的似然估计： 4) 基于上述估计值，我们再极大化似然函数得到 。由于 可以是任意的分布函数，在指定分布下，我们可以得到相应的表达式。 5) 迭代上述两步直至收敛。
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user: 4. 广义正态分布族的应用 本文选取了近年来人们关注较多的房地产市场中的房价指数数据。房价指数反映了一定时期内房屋销售价格变动程度和趋势的相对数，反映房价在不同时期的涨幅程度，其中二手房价格指数，就是反映一定时期内二手房价格水平变动情况的统计指标。通过价格指数，可以了解二手房价格的变动程度和综合观察二手房价格变动对房价总水平的影响。房价指数是决策者、投资者的重要参考资料之一，但是目前我国各类房地产指数在应用上存在着很大的发展空间。因此研究房价指数的变化趋势并对其进行预测有着其实际意义 [ 3 ] 。 我们对2011年1月1日至2015年9月1日北京地区的每月的二手住宅价格定基指数进行研究 [ 4 ] 。 首先我们对数据进行了标准化处理，以减少量纲的影响程度。接着我们使用R语言画出了二手住宅价格定基指数的概率密度图像(如图3)，以确定房价指数的分布，并以此来作进一步分析 [ 5 ] 。显然，该指数的密度函数是多峰的情况。如果运用正态分布去进行拟合分析的话，具有较大的误差且与实际情况不符。 因此，我们尝试使用新定义的广义正态分布族进行拟合。在前期的研究中我们发现当 时，出现多峰的情况。因此我们选取 ， 进行估计和拟合。 图3中：红色曲线为用广义正态分布族拟合出来的密度曲线图，蓝色曲线为标准正态分布拟合出来的密度曲线图。可以明显发现正态分布拟合出来的密度函数与事实情况严重不符，而广义正态分布族的拟合效果较好，具有良好的适用性，运用此拟合出来的概率密度函数进行后续的研究准确度也较高。 另外，通过查阅相关资料，我们也对该房价指数进行了一些研究。2011年，中国房地产市场受政策环境的影响，二手房在成交方面和价格方面都出现了大幅度的下跌。而2012年房地产价格止跌反弹，增长迅速，尤其是一线城市的回暖力度很快，成交成为当时近三年内的最高。2013年房价持续增长，尤其是二手房市场创新高。虽然2014年以来，我国国房景气指数逐月下滑，房地产投资增速显著放缓，70个大中城市中房价下跌城市不断增加。但是房地产作为一热门市场，尤其是北京这个一线城市，其二手住宅一直走在涨幅榜的前列。2015年北京楼市又创下新高，在新房供应紧缺的背景下，北京的二手房成交热度超过新房，在进入明显的二手房时代 [ 6 ] 。 因此2011年1月1日至2015年9月1日的二手房的房价指数呈现出两极分化的趋势，但是在政府 图3. 房价指数的密度图像 不断的宏观调控和房地产市场本身的自我调整，我国的房价虽有涨有跌，却依旧集中在一定的范围之内。
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user: 5. 结语 本文在正态分布的基础上，引进广义正态分布族的概念。该广义正态分布族，可以避免正态分布的对称性、轻尾性、尖峰性等问题，在实际应用中具有很好的可适应性，并为研究其他分布提供了理论和方法。
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user: 摘 要 我国城市经济在与时俱进的同时，环境问题也与日俱增，城市建设、人口增长、私车的迅速普及，给城市环境带来严重的影响，空气质量所面临的压力也越来越大。而随着人们对空气质量的关心和了解，可吸入颗粒物已经成为关注的焦点。本文收集到昆明市2014年空气污染物浓度和气象要素指标数据，较为全面地分析了昆明市主要空气污染物(PM 2.5 和PM 10 )的季节特征、天气特征以及与其它空气污染物、地面常规气象要素之间的系统关系。采用联立方程的方法系统地描述了主要空气污染物浓度与其它空气污染物、地面气象要素的联合影响。 关键词 :PM 2.5 ，PM 10 ，空气污染物，联立方程，GMM
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user: 1. 引言 作为每时每刻都呼吸着空气的我们，切身感受着大气的明显变化，空气质量问题已经刻不容缓。2012年2月29日，环境保护部公布了新版的《环境空气质量标准》(GB3095-2012)，将三类环境空气功能区并入二类区；首次设定了细颗粒物和臭氧的平均浓度限值；对多种空气染污物的浓度限值进行了调整；同时对数据统计的有效性规定也进行了一定的改动。2013年，“雾霾”成为年度关键词。同年1月，我国30个省(区、市)被笼罩在4次雾霾过程中，而在北京，仅出现了5天无雾霾的天气。雾霾的主要组成部分是二氧化硫、氮氧化物以及可吸入颗粒物，前两者为气态污染物，而颗粒物才是加重雾霾天气污染的祸根。 可吸入颗粒物PM 10 (空气动力学当量直径小于10微米的颗粒物)是在环境空气中长期飘浮的悬浮微粒。其主要来源有：在未铺沥青、水泥的路面上行驶的机动车，材料的破碎碾磨处理过程，风引起的扬尘等。PM 10 一旦被吸入人体，就会在呼吸系统中累积，引发多种疾病。由于PM 10 能在大气中长期漂浮，易将污染扩大到其它地区，也给其它污染物提供了化学反应的时间和空间，因此PM 10 对人体健康和环境质量都具有危害程度深、影响范围广的特点。而其中可入肺颗粒物PM 2.5 (空气动力学当量直径小于2.5微米的颗粒物)，不仅能随着人体呼吸进入呼吸道，而且能够穿透细胞壁进入血液，严重影响人们的身体健康；同时由于PM 2.5 粒径微小，对阳光具有很强的散射作用，是导致雾霾天气的重要原因，给人们的经济生活带来危害。 国内外很多学者都踊跃参与到了可吸入颗粒物问题的相关研究当中。韩婧、代志光、李方韬运用单样本K-S非参数检验法对西安市12个空气监测子站监测的PM 2.5 进行了分析，结果呈现了PM 2.5 浓度的对数正态分布；通过运用Pearson相关系数法得出PM 2.5 日均值与能见度、净辐射量、平均气温、最高气温、最低气温均有显著负相关性，与平均湿度、最大湿度、最小湿度有显著正相关性，与总辐射量、日照时数、气压、露点温度有较弱相关性的结论 [ 1 ] 。沈家芬、张凌等用主成分分析法分析广州市2001~2004年的空气污染物浓度与同期的气象要素的关系，还运用典型相关分析方法来分析空气污染物与气象要素两组数据间的关系，结果表明污染物浓度与气象要素之间存在显著的相关关系，温度和风速显著影响气态污染物浓度 [ 2 ] 。陈起风、连语洁等基于台北市区内6个观测站的2006~2012年小时实测资料，运用Pearson相关系数研究了与其他空气污染物及气象因子的相关关系，得出的结论是台北市PM 2.5 浓度与SO 2 、NO 2 、CO的相关性较高，而与气温、降雨量、相对湿度、小时风速等气象因子的负相关性较低 [ 3 ] 。 昆明是首批中国优秀旅游城市，旅游业对昆明的经济做出了巨大贡献，空气质量直接影响着旅游业的发展。研究昆明市空气质量问题既有益于昆明市经济的可持续发展，也有利于人民生活质量的提高。不少学者就昆明市大气污染物浓度与气象要素的关系进行了探索。毕丽玫、史建武等采用相关分析法分析了各污染物间的相关性及气象参数对污染物浓度变化的影响；NO 2 与SO 2 、PM 10 、CO、PM 2.5 均呈显著正相关；气象参数对污染物的浓度变化有较大的影响，对比工作日与非工作日污染物浓度变化表明机动车排放是昆明市主城区大气污染物的主要来源 [ 4 ] 。陈松根据昆明市2004~2013年空气自动站监测数据，对昆明市空气质量，污染物年际变化、季节变化、空间变化特征进行了研究；分析了影响昆明市空气质量的地理气象因素、污染排放因素、污染物远程输送因素；其得到的结论是可吸入颗粒物(PM 10 )是影响昆明空气质量的最主要污染物，其主要来源于工业粉尘、裸露土地、建筑道路施工及交通运输等 [ 5 ] 。
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user: 2. 昆明市空气质量现状分析 2.1. 昆明空气质量基本描述 在对昆明市362天 1 空气质量的观察中，有8天属轻度污染，202天空气质量良好，152天空气质量优秀。因此整体上来看，昆明2014年的空气质量较好，在我国各城市空气质量中处于领先地位。在发生轻度污染的8天中，有4次发生2014年1月，3次发生在2014年3月，1次出现在2014年4月。观察期间，PM 2.5 日平均浓度最低为8 μg/m 3 ，最高达到84 μg/m 3 ，最高时出现了轻度污染；PM 10 日平均浓度最低为14 μg/m 3 ，最高达到154 μg/m 3 ，最高时为轻度污染；一氧化碳、二氧化硫的日平均浓度都保持在优的水平，而二氧化氮日平均浓度在最差的情况下也维持在了良好的水平。由此可见，影响昆明空气质量的污染物主要是PM 2.5 和PM 10 ，对其进行分析是很有必要的。 由图1可以看出，PM 2.5 日平均浓度在2014年1月波动很大，在全年各月中处于较高水平，全年PM 2.5 日平均浓度情况最为严重的日期在1月；2月PM 2.5 浓度较低；3月和4月的PM 2.5 日平均浓度都相对较高；4月底到9月底的PM 2.5 日平均浓度持续较低；10月PM 2.5 日平均浓度有一定的波动；11月到12月的PM 2.5 浓度有明显的上升趋势。 图2可以看出，PM 10 日平均浓度在2014年1月波动较大，整体较高；2月PM 10 浓度较低；3月和4月的PM 10 日平均浓度都相对较高，全年PM 10 日平均浓度最高的日期发生在3月；PM 10 日平均浓度在4月底到9月底都保持着较低的日平均浓度；10月PM 10 日平均浓度整体较高；PM 10 日平均浓度在11月到12月呈上升趋势。 比较图1和图2可以看出，PM 2.5 和PM 10 的日平均浓度变化趋势类似，春冬季节的PM 2.5 和PM 10 日平均浓度要明显高于夏秋季节，PM 2.5 与PM 10 的日平均浓度在月份之间存在差异。 2.2. 昆明主要污染物月份关系分析 通过非参数Kruskal-Wallis单因素方差分析，可知PM 2.5 与PM 10 两种污染物日平均浓度在月份间确实是不尽相同的，某些月份之间存在着明显差异。为了具体看出月份间是否存在明显差异，本文运用了 图1. PM 2.5 日平均浓度变化趋势图 图2. PM 10 日平均浓度变化趋势图 Dunn多重比较的方法。由多重比较结果可知，1月与12月、2月与11月、10月与11月的PM 2.5 日平均浓度相近，6、7、8、9月两两之间的PM 2.5 日平均浓度差异不明显，其它情形则存在着显著差异；而PM 10 日平均浓度在6月与8月、1月与12月、5月与11月差异较小，而在7月与8、9月有相近的浓度，其它情形显著明显。 观察PM 2.5 和PM 10 日平均浓度在月份间的非参数Kruskal-Wallis单因素方差分析结果，发现春季和冬季、夏季和秋季的PM 2.5 和PM 10 日平均浓度相近，说明昆明PM 2.5 和PM 10 的日平均浓度具有时节效应。
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user: 4. 结论 由上文的分析，可以得出如下结论： 昆明的主要污染物为PM 2.5 和PM 10 ，这两种污染物日平均浓度在2014年各月中表现出一定的异同性，大致表现为春季和冬季相近，夏季和秋季接近。在不同的天气情况下，PM 2.5 和PM 10 的日平均浓度也有所不同。 PM 2.5 和PM 10 日平均浓度与CO、NO 2 的日平均浓度是同方向变动的，而SO 2 与PM 2.5 的日平均浓度呈反向变动。由于之前人们对于SO 2 的关注比较多，对SO 2 的防治工作已经做得比较到位，而PM 2.5 的危害还没有引起足够的重视；而目前PM 2.5 对大气的影响已经对人们的生活造成了严重影响。我们在进行空气污染防治工作时，须从源头抓起，减少空气污染物相互之间的作用量，避免大气系统的整体恶化。SO 2 与PM 2.5 的日平均浓度的关系已经给出很好的启示，只要人们给予足够的重视和行动，势必会改变空气污染物共同增加的恶性势头。但是我们在进行具体的空气污染治理过程中，应该全面考虑，综合整治，不能顾此失彼。 平均露点、平均能见度对PM 2.5 日平均浓度都有反方向作用。通过春冬、夏秋季节PM 2.5 浓度方程的对比，发现夏秋季节风速对PM 2.5 日平均浓度的影响不显著，原因在于夏秋季节风速整体较小且波动也不大。平均露点、平均风速、平均能见度对PM 10 的日平均浓度都有反方向作用，而日平均温度则表现出了正向影响。通过春冬、夏秋季节PM 10 浓度方程的对比，发现夏秋季节相对湿度对PM 10 日平均浓度影响明显，原因在于昆明市夏秋季节相对湿度大而使得雨水充足；而风速对PM 10 日平均浓度的影响不显著，原因在于夏秋季节风速一直都较小。空气的露点主要受温度和相对湿度的影响。平均能见度受PM 2.5 日平均浓度、平均相对湿度的负向影响。尽管天气因素很难控制，然而找出天气指标与可吸入颗粒物的相互关系，有利于更好地避免空气污染的发生。充分利用天气预报系统，准确有效地控制污染物来源，从而防止雾霾对人们生产、生活造成恶劣危害。 综合来看，PM 2.5 和PM 10 的日平均浓度会受到天气要素的影响，同时其又会影响天气要素的变化。大气作为一个综合的系统，我们在某一方面掉以轻心时，可能整个大气系统都在恶化。因此，我们应该在高度关注PM 2.5 和PM 10 防治的同时，不放松对SO 2 、NO 2 、CO等污染物的监控。
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user: 摘 要 目的：通过医院的数据库网络信息化管理平台为依托，建立护理人员岗位分层绩效考核系统，提高肿瘤专科医院护理人员工作效率及服务品质。方法：根据Delphi法确定由护士工作量、工作质量、职称、年资、岗位及学历组成的护理人员层级绩效考核系统嵌入医院的HIS系统，实施对护士的层级绩效考核，比较层级绩效考核前后护士离职率、患者对护理工作满意度、护士医生对护理工作满意度、护理质量得分等情况。结果：层级绩效实施后护士离职率低于实施前(p < 0.05)，护理质量检查得分高于实施前(p < 0.05)，实施前后患者对护理工作满意度、护士医生对护理工作满意度均有差异有统计学意义(p < 0.05)，实施前后护士护理工作绩效评价自评与他评均有差异有统计学意义(p < 0.05)。结论：基于数据网络化的护理岗位层级护理绩效管理体系，有利于提升肿瘤专科医院护理人员的工作效率及职业价值，提高医院整体管理水平及服务品质，有力促进优质护理服务的深化。 关键词 :数据库，护理绩效，岗位分层考核，建立，成效
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user: 1. 引言 科学的绩效考核，在人力资源管理中具有导向、激励、教育培训、反馈控制与沟通等作用。护理绩效管理是医院体制改革和优质护理的重要研究内容 [ 1 ] 。也是新时期医院人事分配制度改革的核心。如何科学地评价，激发护理人员的工作积极性，最大限度地发挥护理人员的潜能，是现代护理管理者终须解决的问题。层级对应的绩效考核是贯彻落实优质护理服务需要解决的问题。目前国内还没有统一的护士绩效评价指标体系，不同医院根据实际情况对护士绩效评价指标的侧重点有所不同 [ 2 ] 。2014年10月~2015年10月我院实施以医院数字化信息管理系统为依托，对护士进行岗位分层为基础的护理绩效分配方法，护理质量明显改善，护士职业价值提升，取得比较满意的效果。
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user: 2. 一般资料与方法 2.1. 一般资料 我院为三级甲等肿瘤专科医院，开放床位1650张，医院设置护理单元42个，护士870人，年龄21~53岁，中位数29岁，学历：研究生5人，占0.57%；本科245人，占28.16%；大专535人，占61.49%；中专85人，占9.77%；职称：高级30人，占3.45%；中级46人，5.29%；初级764人，87.82%。实施前后两组护理人员的学历、职称比较，差别无显著性(p > 0.05)。 2.2. 方法 在医院整体绩效管理的基础上，成立护理绩效考核预测小组，小组成员包括临床护理专家、护理管理教育专家、医疗管理专家、经济管理专家及相关的技术人员，通过不断的探索和实践，利用医院现有的HIS系统、通讯技术、数据库技术，护理绩效系统建立在护士正在使用的护士工作站，系统的客户端为分布在各护理班次代码、科室代码、护士代码等。系统具有搜索功能，快速搜索调取数据并可导出为Microsoft Excel表格。服务器为IBM型机，操作系统为AIX，客户端计算机操作系统支持Windows 2000、Windows XP、Windows 7。 2.2.1. 绩效考核指标体系 根据Delphi法进行权重系数的确定，结合临床实际工作，绩效分配向高风险、高技术含量、临床一线、夜班护士、责任班、护理危重患者倾斜为原设置分配权重比例，给不同年资、不同层级、不同岗位分别设置不同分值。通过三轮函询，筛选确定绩效考核指标，并进行模拟运行和改进后得出各指标的权重。 1) 护理项目考核指标：利用医院计算机系统中的工作量统计功能，确定能够体现护理风险、护理技术、专科特色、护理单元工作难度和复杂程度的操作项目29项作为护理工作量统计数据，依据各项目所花费工时进行赋分提取数据进行计算，计算出各科室的护理工作量总分，同时结合护理工作质量、满意总体评价科室绩效，由护理部根据考核分数对科室护理绩效进行二次分配。 2) 护士分层绩效考核指标：以业务能力为主要评价指标，结合护士职称、工作年限、学历水平等要素，将护士分为N0~N4五个等级，N0是未取得执业证书的护士；N1 (初级岗位护士阶段)有执业证护士，在N0及护理岗位工作满1年的护士；N2 (中级岗位护士阶段)，护理师职称，在N1级护理专业岗位满3年；N3 (高级岗位护士阶段)，主管护师职称，在N2级护理专业岗位满5年；N4 (专科阶段)副主任护师级以上者，取得专业或专科护士证，在N3级护理岗位满10年及以上者。根据Delphi法进行权重系数的确定，按照我院护理人员岗位说明书要求，设置护士各岗位的层级系数分值，设置五级岗位不同系数，具体数据采集于护士信息化排班系统的排班信息。每个层级的护士负责相应的病人，层级越高，负责的病人病情越重，护理难度越大，技术要求越高，绩效考核的系数也越高。护士长每天根据科室的病人数、病人病情、技术要求、护理难度，将不同的病人分配给不同层级的护士进行护理，使不同层级的护士，因护理病人的质量和数量的动态调整，而获得不同的绩效考核系数。给不同年资、不同层级、不同岗位分别设置不同分值如表1~3所示，根据工作量及患者的病情严重程度的差异计分。护士月绩效考核 = 护士年资系数 × (班次系数 + 岗位系数) × 出勤天数为基础得分，同时加上加分项赋分。由科室护士长对不同层级的护士结合护理工作质量进行三次分配。 2.2.2. 考核体系实践成效评价观察指标指标 1) 护理质量指标：采用我院自行设计的护理质量控制评价表，由护士长对护士的护理质量进行抽查，内容包括住院病人管理(0~100分)、病区管理(0~100分)，急救管理(0~100分)，专科技能(0~100分)、消毒隔离(0~100分)、护理文书(0~100分) 6个方面，满分600分，分数越高说明护理质量越好。 2) 满意度调查指标：① 医生对护理工作满意度(10个条目，每个条目0~10分，总分100分，调查10名医生。换算成百分制，85分以上为满意) ② 护士对护理工作满意度(10个条目，每个条目0~10分，总分100分，调查10名护士。换算成百分制，85分以上为满意) ③ 患者对护理工作满意度调查(患者满 Table 1 Post level factor score table (hours/day 岗位层级 分类 承担人员 基础系数 四级护士(N4) 三级护士(N3) 二级护士(N2) 一级护士(N1) 助理护士(N0) 专科护士 高级岗位护士 中级岗位护士 初级岗位护士 辅助护士 副主任护师 主管护师 护理师 护士 未取得执业证护士 1 0.8 0.6 0.55 0.4 表1. 岗位层级系数分值表(分/天) Table 2 Nurse qualification foundation coefficient set scor 职称 工作年限(年) 年资系数 护士 1 0.5 2 0.55 3 0.6 4~5 0.7 6~7 0.72 8~9 0.75 10年及以上 0.78 护师 1~3 0.8 4年及以上 0.82 主管护师 1~3 0.83 4年及以上 0.85 副主任护师 1~3 0.9 4年及以上 1 表2. 护士年资基础系数设置分值 Table 3 Basic nursing workload score setting table (/d 项目 特级护理 一级护理 二级护理 三级护理 夜班 工作量系数 0.05 0.01 0.005 0.001 0.1 表3. 基础护理工作量分值设置表(分/d) 意度：我院自制护理满意度调查问卷，包括服务态度、技术水平、专业知识水平3个方面，评分0~5分，满分15分。调查对象包括住院患者13份/科，调查580例患者采用我院统一的医生、护士、患者满意度调查表。患者提名表扬加0.1分/次，被评为服务明星1分/次，主动报告不良事件1分/次，有效投诉2~5分/次。 3) 护士工作绩效评价：实施结束后由护士长及护士填写量表，根据Schwirian制定的护士自评工作绩效量表并修订后用于中国护理人员，包括领导管理能力、健康教育能力、监护能力、计划评估能力、沟通协调能力及专业发展的能力6个维度，共52个项目。分为两部分，量表的Croabach’ α系数为0.792。均采用Liker4级评分法。此表用于自评和他评，条目一致，分值越高表示绩效越好 [ 3 ] 。 4) 护士离职率：对实施层级绩效考核前后护理离职数据进行统计比较，计算百分率。 2.3. 统计学方法 所有调查数据利用EpiData3.1进行录入，采用SPSS21.0统计软件包对数据进行分析，计量资料采用(x ± S进行统计描述，用t检验、方差分析进行统计推断；计数资料采用频数百分率进行统计描述，用卡方检验、非参数检验进行统计推断，设α = 0.05，p < 0.05为差异有统计学意义。