一种基于影响线的桥梁模型参数估计方法

本文提出了一种基于影响线的桥梁模型参数估计方法。以影响线作为媒介,混合测试数据得以在一套算法中综合利用而估计结构的整体参数和局部参数。利用位移和应变的静力测试数据,以实测影响线和分析影响线之间误差的形式构造了二次型目标误差函数。以误差函数最小为目的,结合牛顿迭代法设计了优化算法。在文中提供了一个平面问题的数值算例,用以检验该方法的可行性。算例表明,整体参数和局部参数都能在有限的迭代次数中被较精确的估计,仅在6步迭代后待识别参数的误差均小于6%,说明本方法是可行且高效率的。

临床试验中缺失数据的预防与处理

缺失数据是临床试验中常见但又不可避免的一个问题。缺失数据不仅会降低试验的把握度,还会给试验结果带来偏倚。因此,一方面可以在统计分析中采用合适的缺失数据处理方法,另一方面要特别注意尽可能预防缺失数据的产生。其中,缺失数据的预防应当是第一位的。从数据的角度来讲,首先,应在方案设计、数据采集和数据核查的各个阶段,采取合理措施提高受试者的依从性,减少不必要的数据缺失;其次,对于确认发生的数据缺失,应详细记录缺失数据产生的原因,这对于判定数据缺失的机制和选择合适的缺失数据处理方法 (例如,前一次观察数据向后结转、多重填补和重复测量数据混合效应模型等)具有非常重要的作用。