图模型及其在统计建模中的应用

图模型是近年来兴起的一个新的统计研究方向,主要借助拓扑图的直观形式对多维概率分布进行统计推断和因果分析。本文对图模型的基本概念、原理、建模及应用进行了简单介绍。

带约束多元线性模型随机回归系数和参数的线性估计的泛容许性

讨论了带约束条件的多元线性模型随机回归系数和参数的线性估计的泛容许性问题.在损失函数(d(Y)-SΘ-QB)'(d(Y)-SΘ-QB)下,分别给出了随机回归系数和参数的线性估计在齐次和非齐次线性估计类中是泛容许估计的充要条件.

含隐变量和选择偏差的图模型中的因果推断

Bayes网络常用于多变量间的因果推断,但当存在未观测的隐变量和选择变量时,这种图模型往往无法正确描述观测变量间的因果关系。作者利用在观测变量上构造的最大祖先图模型刻画观测变量间的独立性关系和因果结构,并提出了具体的实现算法,从而可由观测数据来推断这类不完全观测下的部分因果关系。

折叠反转设计的中心化L_2偏差值的一些下界

在二水平因子跟随试验中,折叠反转技术是一种非常典型的方法和技巧.这种技术通过折叠反转初始设计的一个或多个因子的水平符号,可以获得一个具有很好统计推断性质的新设计(称为折叠反转设计).初始设计与其折叠反转设计组合在一起所形成的新设计称为组合设计.该文在完全折叠反转方案和部分折叠反转方案下分别得到了组合设计在中心化L_2偏差下的一些下界.所得到的这些下界可以作为寻找最优折叠反转方案的一个标准,因此,该文的结果给出了用均匀性准则来寻找最优折叠反转方案的理论依据,进一步说明了均匀性在因子设计中的有用性.

中药降脂灵片药效的因果分析

本文对一种新型中药降脂灵片的药效进行因果分析。实验数据样本量小且是混合变量类型,传统的统计方法难以处理,本文采用图模型的方法建立一个链图模型,直观地刻画了该药对反映机体抗氧化能力和血脂水平的4个指标的因果影响。

普通话水平测试员信度的鉴别

本文基于湖北省 2002年骨干普通话水平测试员的考核数据,对参加培训考核的测试员的信度进行了统计分析,给出了鉴别低信度测试员的一种方法。

(s^r)×s^n正规部分因子设计折叠反转的性质

该文讨论了(s^r)×s^n正规部分因子设计折叠反转的问题,其中r(≥2)是一个整数,s是一个素数或素数幂.给出了(s^r)×s^n正规部分因子设计的折叠反转方案的一般结构,分别在未分区组和分区组的情形下给出了初始设计与扩大设计间的联系,把s水平正规部分因子设计的折叠反转的相关结果推广到(s^r)×s^n正规部分因子设计的情形.

正规s^(n-p)部分因子设计最优区组和折叠反转方案

讨论了同时应用区组方案和折叠反转技巧时在sn-p正规部分因子设计中选择最优设计的问题,其中s是一个素数或素数幂.以分区组sn-p正规部分因子设计折叠反转的一般结构为基础,给出了组合区组设计的处理和区组裂区字长型的定义.该文证明了,对于已分区组的初始设计,它的组合区组设计的处理和区组裂区字长型与区组折叠反转方案无关.对于一个未分区组的初始设计,其组合区组设计定义的区组和折叠反转方案有最小混杂的充分必要条件是在不考虑区组方案时折叠反转方案有最小混杂,在不考虑折叠反转方案时区组方案有最小混杂.

Bagging算法在混合适应性样条中的应用

本文通过分析Bagging算法在混合适应性样条估计中的作用,提出了一种新的空间适应性非参数函数估计算法.模拟研究表明该算法在空间适应性上具有明显优势,在估计精度和稳定性方面也可与其他同类方法相媲美,并且易于推广到多元情形.

基于非线性主成分方法的科技期刊综合评价

非线性主成分是传统线性主成分的推广,能够提取非线性特征.在科技期刊的综合评价问题中,由于指标间存在非线性关系,非线性主成分分析能够很好的解决这个问题,并且提取的信息程度较高.

(s^r)×s^n部分因子设计的估计能力

讨论了(s^r)×s^n部分因子设计的估计能力问题,其中r(≥2)是一个整数,s是一个素数或素数幂.给出了(s^r)×s^n部分因子设计具有最大估计能力的一个充分条件,并证明了类型为0的最小混杂设计在估计能力准则下也是较好的设计.

一阶回归模型下Q和Q_B准则的几个结果

在试验设计中,一阶回归模型通常被作为合格拟合模型用来从众多因子中筛选出效应显著的特殊因子,而Q和Q_B准则能够比较简单地从大量的合格拟合模型中找出具有最优性质的设计.主要探讨了当拟合模型为一阶回归模型时,二水平的初始设计d与其Double设计(d d d -d)在Q和Q_B准则下的最优关系.给出了初始设计d的Q和Q_B值与其Double设计的Q和Q_B值之间的解析关系,从而得到在Q或Q_B准则下如果初始设计d是最优的,那么其Double设计也是最优的.此外,也分别给出了初始设计d及其Double设计的Q值和Q_B值的一个下界.