四参数Logistic模型在软土地基沉降推算中的应用

地基的沉降变形是反映工程(如建筑物、公路和铁路等)安全性的重要指标,也是岩土工程领域的热门研究课题。为进一步加深对软土地基沉降发展规律的认识和提高软土地基沉降推算的准确性,采用了四参数Logistic模型对软土地基沉降-时间曲线进行模拟推算,并基于实例计算结果将四参数Logistic模型与地基沉降推算方法中常用的三参数Logistic模型、Gompertz模型和双曲线模型进行了比较研究。计算结果表明,四参数Logistic模型作为软土地基沉降发展规律的模拟描述是适合的,比三参数Logistic模型推算沉降精度更高;相比于常用的三参数Logistic模型、Gompertz模型和双曲线模型,四参数Logistic模型推算后期沉降发展趋势效果更好;四参数Logistic模型在软土地基沉降推算应用方面具有更好的可靠性和实用性,值得推广应用。

四参数Logistic模型潜在特质参数的Warm加权极大似然估计

本文以四参数Logistic(4-parameter Logistic,4PL)模型为研究对象,根据Warm的加权极大似然估计技巧,提出了4PL模型潜在特质参数的加权极大似然估计方法,并借助模拟研究对加权极大似然估计的性质进行验证。研究结果表明,与通常的极大似然估计和后验期望估计相比,加权极大似然估计的偏差(bias)明显减小,并且具有良好的返真性能。此外,在测试的长度较短和项目的区分度较小的情况下,加权极大似然估计依然保持了良好的统计性质,表现出更加显著的优势。

Rstan包在四参数Logistic模型参数估计中的应用

Stan程序是一种用于估计统计模型的概率编程语言,Stan有命令行Shell的Cmdstan接口、Python的Pystan接口、R的Rstan接口、Matlab的Matlabstan接口,这些接口可以在Windows、MacOSX和Linux上运行,并且是开源许可的。R软件中Rstan软件包主要采用MCMC(Markov chain Monte Carlo)算法,并用来估计四参数Logistic模型(4PLM)。Rstan的实现主要2种MCMC算法:HMC算法和The No-U-Turn采样器算法,计算效率要优于Gibbs抽样和Metropolis算法,不仅如此,这2种算法适用于任何先验分布。首先,介绍了四参数Logistic模型的定义(即在三参数Logistic模型的基础上增加一条小于1的上渐进线,称为失误参数);其次,介绍了Rstan实现的2种计算效率更高的MCMC算法,还介绍了如何使用Rstan包判断估计参数收敛的方法;最后,通过模拟试验验证了Rstan包在四参数Logistic模型参数估计的有效性及可行性。

四参数Logistic模型与双参数、三参数Logistic模型在语言测验中的拟合比较及睡眠现象检验--以来华留学生预科结业考试为例

四参数Logistic模型通过引入第4个参数,分析测验中高能力被试答错低难度试题的睡眠现象。运用四参数Logistic模型与双参数、三参数Logistic模型对汉语作为第二语言测验的实测数据进行分析,比对3种模型的分析结果,并通过四参数Logistic模型分析测验中的睡眠现象,结果表明:在模型拟合方面,四参数Logistic模型表现良好;四参数Logistic模型对项目区分度的估计结果高于双参数、三参数Logistic模型;语言测验存在睡眠现象时,被试能力值可能会被严重低估,高风险考试需要考虑使用四参数Logistic模型进行矫正;在语言测验中,睡眠现象是一种随机的失误现象,与所测的语言技能无关。

四参数Logistic模型和传统模型对被试作答拟合能力的比较研究

针对测验中高能力被试答错容易试题的睡眠现象,可使用四参数Logistic模型分析数据。研究选取了来自心理测验和成就测验的实际数据,分别采用传统模型和四参数Logistic模型进行拟合,对不同模型的拟合指标及参数估计结果进行比较。结果表明,四参数Logistic模型能够提高拟合程度,增强估计结果的准确性,有效纠正高能力被试能力被低估的现象。建议在必要时使用四参数Logistic模型进行数据分析。

Logistic改进四参数模型的建立及应用

为建立应用范围更广的高层建筑地基沉降预测模型,基于Logistic模型和Gompertz模型建立组合模型-Logistic改进四参数模型,以Gompertz模型的特点,对Logistic模型进行优化。通过对比各模型之间的误差指标,发现Logistic改进四参数模型有效提高了预测精度。与最优组合模型相比拟合效果有进一步提高,可见该模型组合方法有一定优势,可以广泛应用在高层建筑的地基沉降预测中。

四参数模型对被试作答异常现象的拟合与纠正

心理与教育测验中存在着被试作答异常现象(能力测验中的猜测现象和睡眠现象,人格测验中的非0下渐近线现象和非1上渐近线现象),会导致被试能力或人格特征的测量偏差。在能力测验中,研究者已提出了多种方法来纠正猜测现象和睡眠现象,这些方法往往需要调整或删除被试作答信息,而四参数模型不需要改变被试作答信息而能有效纠正被试能力高估或低估现象。在人格测验中存在着非0下渐近线和非1上渐近线现象,四参数模型能增强测验项目拟合性能,提高人格测验的准确性。

四参数log-logistic模型在生物活性测定研究中的应用

目的:利用数学模型拟合生物反应与药物浓度的S曲线关系,比较不同模型的拟合效果。方法:分别利用logistic模型与四参数log-logistic模型对目前常见体外生物活性测定中反应液吸光度与药物浓度的S曲线关系进行拟合。结果与结论:四参数log-logistic模型拟合效果要优于传统的logistic模型,R2分别为1.000和0.9975,误差均方根分别为0.00968和0.1030。在拟合S型曲线方面,四参数log-logistic模型比logistic模型拟合效果更优,且其4个参数更具现实意义,即D和A分别代表S曲线的下限和上限,C代表半数反应浓度,B代表吸光度增长速率参数,相当于S曲线的斜率。

基于SAS的四参数回归计算法点估计

目的:在四参数回归计算法中建立计算自由模型和平行曲线模型(约束模型)各参数点估计值的SAS程序,并将其应用于药品、器械的审评审批。方法和结果:在给出四参数logistic模型中自由模型和约束模型的方程形式后,基于一次粒细胞集落刺激因子生物学活性测定的数据,使用SAS中PROC NLIN,针对标准品(S)和供试品(T)分别进行自由模型和约束模型拟合,得到各参数的点估计值。自由模型的结果:AS=0.3131,BS=1.8337,CS=25.6610,DS=1.4395,AT=0.3188,BT=1.8340,CT=25.5082,DT=1.4560;约束模型的结果:A=0.3159,B=1.8333,CS=26.0753,CT=25.1141,D=1.4479。SAS计算出的点估计值和Softmax软件的结果几乎一致,甚至更为精确,由此证明本课题组编写的SAS程序的可行性和适用性。结论:本研究建立的方法可以很好地利用SAS精确计算四参数logistic模型的点估计值。

细菌内毒素标准品效价标定中四参数Logistic模型拟合软件的比较

目的研究及探讨四参数模型拟合算法的具体过程,并将该模型应用于细菌内毒素标准品效价标定方法中。方法将细菌内毒素国家标准品作为标准品,细菌内毒素工作标准品作为待标品。运用HL60-IL6单核细胞激活实验法进行效价标定。以标准品和待标品溶液的反应吸光度值对其相应的浓度进行四参数Logistic拟合,采用非线性最小二乘法进行迭代计算,该拟合算法过程及结果用C语言、softmax软件、R语言以及Microsoft Office Excel软件实现。结果 4种分析方式结果一致,拟合度均大于0. 99,相对效价值的精度差异在0. 1%之内。结论 4种软件均适用于四参数Logistic模型的拟合及效价的计算,科研分析人员可根据实际需求来选用合适的工具。

基于Excel软件实现四参数logistic模型在生物活性测定中的规范化应用

目的在生物活性测定中建立规范的基于四参数logistic模型分析流程,并利用Excel软件实现其拟合及计算功能。方法以各国药典均收录的重组人粒细胞集落刺激因子(recombinant human granulocyte colony-stimulating factor,rh G-CSF)生物活性测定研究数据的分析为例,参照国外药典该制品量反应平行线测定法要求,建立基于四参数logistic模型的规范分析流程(模型拟合、可靠性测验、相对效价及置信区间估计)及配套的Excel分析模板,比较其与生物统计分析软件SoftMax及PLA分析结果的一致性。同时采用《欧洲药典》收载的四参数回归计算法实例数据对其进行验证。结果研究数据经Excel分析模板分析,Excel的四参数logistic模型拟合与Softmax及PLA对各参数的估计值基本一致;Excel可靠性测验结果与Softmax及PLA相应结果基本一致;3种软件计算相对效价的95%置信区间均为98.3%~109.7%,其相对置信区间均为94.6%~105.6%,结果一致。实例数据的Excel曲线拟合结果、效价及置信区间计算结果与《欧洲药典》报告结果一致,可靠性测验结果与PLA一致。结论建立的生物活性测定分析流程涵盖的可靠性测验及置信区间估计为实验结果有效性及实验误差范围的判断提供了依据,且建立的Excel计算模板分析结果准确可靠,为检验人员在分析软件的选择上提供了依据。

河流湿地土壤芘的降解和生物有效性模型与酶活性动态变化

在淹水和非淹水条件下,在河流湿地土壤中加入高浓度(10mg·kg-1)和极高浓度(200mg·kg-1)芘,研究了芘降解过程、芘生物有效性和土壤酶活性的长期动态变化.结果表明,培养91d后,高浓度芘处理的土壤中芘的残留率在淹水和非淹水条件下分别为79.0%和51.4%,而极高浓度处理的芘残留率在淹水和非淹水条件下分别为61.1%和33.9%.利用Tenax-ta树脂提取快速解吸态生物有效芘,结果发现,有效芘浓度在高浓度芘处理的两种土壤中的值比较接近,分别为1.01mg·kg-1和1.23mg·kg-1;而有效芘浓度在极高浓度处理的两种土壤的相应值差别较大,分别为20.31mg·kg-1和9.44mg·kg-1.采用四参数Logistic模型能够精确地拟合芘降解过程和生物有效性变化过程(p<0.0001).土壤蔗糖酶、脲酶和多酚氧化酶对芘污染敏感,而过氧化氢酶对芘污染不敏感.实验结果揭示了河流湿地土壤芘在淹水条件下降解活跃阶段持续时间短和芘生物有效性高的特征以及土壤蔗糖酶、脲酶和多酚氧化酶活性可以作为评估芘污染影响的候选指标.

被试作答的偶然性对IRT能力估计的影响研究

被试能力参数估计是项目反应理论应用研究最重要的技术之一。本文在理想的测验情境下,研究被试作答的偶然性对被试能力值估计的影响。研究设计了被试作答的两种偶然性情况:一是偶然做对了一道项目难度高于其能力值的试题,二是偶然做错了一道或几道项目难度低于其能力值的试题,然后分别探讨了这两种情况下对被试的能力估计所带来的影响,并且就如何消除这些偶然性所带来的影响提出了相应的方法。

ELISA检测庆大霉素残留量数据拟合模型的探讨

目的探讨ELISA检测乙型脑炎减毒活疫苗中庆大霉素残留量的数据拟合模型,以验证和优化定量检测系统。方法采用商品化庆大霉素残留酶联免疫检测试剂盒对乙型脑炎减毒活疫苗进行庆大霉素残留量检测,通过二次多项式模型、对数线性模型和四参数logistic模型对实验数据进行拟合处理,分析比较各模型的决定系数(R2)、实验点分布、回收率等指标。结果二次多项式模型、对数线性模型和四参数logistic模型的变量显著性检验均有统计学意义(P<0.05),R2均值分别为0.9970、0.9944、0.9993,二次多项式模型和四参数logistic模型拟合优度较好;各拟合模型的标准品实验点在标准曲线两侧的分布都较为均匀,四参数logistic模型最佳,尤其是在中、低浓度范围(0.1~0.9 ng/ml);各拟合模型在0.1~8.1 ng/ml浓度范围的标准品回收率均达到中国药典要求,且差异无统计学意义。结论二次多项式模型、对数线性模型和四参数logistic模型均适用于ELISA检测庆大霉素残留量的数据分析,其中二次多项式模型和四参数logistic模型拟合较好,这对持续优化该项定量检测具有重要指导意义。

历史遗址类旅游地的生命周期研究——以美国14家历史遗址公园为例

实证研究中旅游地生命周期理论的运用潜力备受质疑。论文选取美国14家国家历史遗址公园为例,采用旅游研究中较少使用的四参数Logistic模型结合一次函数、二次函数、三次函数、高斯多峰分析法拟合旅游地的生命周期。研究发现:四参数Logistic模型结合一次函数、二次函数、三次函数能较好地拟合旅游地的生命周期;利用四参数Logistic曲线的上弯点、拐点、下弯点能定量的划分出旅游地的起步探索、发展、巩固、停滞阶段,一次函数、二次函数、三次函数能拟合旅游地的衰退或复兴阶段,这回答了学者们对生命周期阶段难以定量划分的质疑。根据旅游地停滞期之后的发展趋势还能归纳出该类旅游地的生命周期类型;高斯多峰分析法将旅游地的生命周期拟合成一个个波动的高斯峰,更大程度上保留了旅游地演进的波动特征;将高斯多峰分析法与四参数Logistic模型结合起来,不仅能定量划分旅游地的生命周期阶段,还能准确地描述在生命周期阶段内的波动情况,甚至分析各生命周期阶段对整个生命周期的影响和作用。