健康焦虑的移动网络化解释偏向矫正:一项随机对照试验

本研究旨在考察移动网络化解释偏向矫正(internet-based Cognitive Bias Modification-Interpretation,iCBM-I)对健康焦虑的干预效果、影响因素及灾难化解释在干预起效中的机制作用。采用随机对照试验,将符合健康焦虑标准的被试(N=228)随机分配到iCBM-I干预组(100%积极反馈,N=76)、注意控制组(50%积极50%消极反馈,N=76)以及等待组(N=76)。干预组和注意控制组进行为期12天的在线任务训练,等待组不做训练。在干预前、干预后及干预后一个月对被试的健康焦虑、灾难化解释、一般焦虑和抑郁进行测量。结果发现:与等待组相比,iCBM-I干预对健康焦虑个体的灾难化解释、一般焦虑和抑郁症状存在显著的即时效果和一个月后的追踪效果;基于潜在增长曲线模型的纵向中介检验显示,相对于注意控制组,iCBM-I干预通过降低个体的灾难化解释进而改善健康焦虑。本研究为健康焦虑的网络化干预提供了新视角,未来研究可以考虑联合“自上而下”和“自下而上”的干预方法,以提高健康焦虑的干预效果。

纵向题目作答时间模型:对潜在加工速度的变化追踪

本研究提出四个纵向题目作答时间(RT)模型以追踪潜在加工速度的变化。四者的测量模型一致,差异主要体现于描述潜在加工速度随时间变化的结构模型。实证研究结果表明四者均有实践应用性且数据分析结果具有较高一致性。模拟研究表明四者在不同模拟条件下的参数估计返真性均良好。总之,本文提出的四个纵向RT模型具有可应用性且心理计量学性能良好;不仅丰富了纵向RT数据的分析方法,还拓展了纵向潜变量模型的应用范围。

纵向数据分析方法

纵向研究方法是心理学研究领域的一种重要方法。近年来，国外在纵向研究数据分析方法上取得了一系列理论和应用上的进展。文章对此方法进行了简要的回顾，并重点阐述了最近发展起来的纵向研究的方法：多层线性模型和潜变量增长曲线模型，并在此基础上对几种常用的方法进行了比较。

3～6岁儿童人格发展的群组序列追踪研究

目的：运用自编幼儿人格发展教师评定问卷对幼儿人格进行追踪测量,探讨其年龄及性别发展特点。方法：用整群抽样法选取3~3.5岁、3.5~4岁、4~4.5岁3个年龄群组幼儿为被试,采用群组序列的追踪设计,进行为期1年半的追踪测量,结合潜变量增长曲线模型和多层线性模型处理数据,探讨幼儿在3~6岁间人格的发展特点。结果：（1）幼儿的智能特征、认真自控、外倾性、亲社会性、情绪稳定性5个人格维度在3~4岁发展最快,4~5岁持续增长但发展速度放缓,到5~6岁时趋于平稳;（2）女孩的认真自控和亲社会性在3岁时显著高于男孩,但在3~6岁间的增长率不存在差异,即女孩的认真自控和亲社会性在幼儿阶段发展水平始终高于男孩。结论：从家庭进入幼儿园的环境变迁促使了幼儿人格的进一步发展,5岁左右幼儿人格开始初步形成;女孩的认真自控和亲社会性水平在幼儿阶段始终高于男孩。

基于面板数据模型的中国省区环境分析

环境库兹涅茨曲线揭示了环境污染与人均收入水平之间存在倒“U”形关系，20世纪90年代后，西方环境经济学界的许多研究不断证实或充实这一结论。本文基于环境一收入的库兹涅兹曲线关系假设，采用面板数据模型对1985—2004年我国29个省（市、自治区）六类环境指标与人均收入的关系进行实证研究，发现人均粉尘排放量、人均SO2排放量和人均烟尘排放量三种指标随人均收入变化呈现先上升后下降的倒“U”形库兹涅茨曲线，而人均废水排放量、人均固体废弃物产生量和人均废气排放量随收入变化呈现单调上升的一次曲线；各类环境污染指标随收入变化的转折点出现位置有所差异，而我国环境污染指标随收入变化存在明显的地区差异。

基于函数型非参数回归模型的中长期日负荷曲线预测

提出一种中长期日负荷曲线预测的新方法。该方法首先基于函数型数据分析理论,将日负荷曲线视为函数型数据,通过对历史负荷曲线样本自身规律的挖掘,建立基于历史负荷曲线样本的函数型非参数回归预测模型。在此基础上,通过构建二次规划模型对函数型非参数回归预测模型的预测曲线进行修正,使其满足待预测日负荷特性指标要求。利用某省级电网夏季典型日负荷数据和美国PJM电力公司冬季典型日负荷数据对所提方法进行测试,结果表明该方法具有较高的预测精度。

医学多变量追踪数据的生长曲线模型

目的 研究医学追踪观测数据的多变量生长曲线模型 .方法 对两种药物治疗 12 0例患者后的舒张压和收缩压追踪观测数据用多元方差分析方法进行生长曲线模型检验 ,对模型系数作极大似然估计并进行组间比较 ,分析方法用SAS/ IML软件编程得以实现 .结果 用药后患者的舒张压和收缩压随时间的变化而变化 ,且两个药物组曲线的变化趋势是不相同的 ,第 1组的变化相对平缓 ,而第 2组起伏波动较大 ,用药后第 1组的舒张压和收缩压相对来说均较第 2组为高 .

医学多变量追踪数据的生长曲线模型

目的 研究医学追踪观测数据的多变量生长曲线模型。方法 对两种药物治疗 12 0例患者后的舒张压和收缩压追踪观测数据用多元方差分析方法进行生长曲线模型检验 ,对模型系数作极大似然估计并进行组间比较 ,分析方法用SAS/IML软件编程得以实现。结果 用药后患者的舒张压和收缩压随时间的变化而变化 ,且两个药物组曲线的变化趋势是不相同的 ,第一组的变化相对平缓 ,而第二组起伏波动较大 ,用药后第一组的舒张压和收缩压相对来说均较第二组为高。

基于Logistic增长神经网络模型的软件测试方法

软件可靠性评估性能直接影响软件测试的工作量,本文针对软件测试工作中的故障检测和校正处理问题,提出一种基于Logistic增长神经网络的软件测试方法。该方法考虑到软件工程的多样性,利用Logistic增长曲线构建神经网络模型完成故障检测,并结合指数分布校正时间完成故障校正过程。通过两组真实失效数据集(Ohba与Wood)的试验,将所提方法与现有的软件可靠性增长模型(software reliability growth model,SRGM)进行了比较。结果显示Logistic增长神经网络模型的模型拟合效果最优,表现出了更好的软件可靠性评估性能及模型适应性。

基于阈值面板模型的我国环境库兹涅茨曲线假说再检验

运用阈值面板模型方法,在环境库兹涅茨曲线框架下,对我国经济增长与环境质量的关系进行再检验。研究表明,我国的经济增长与环境变量之间存在显著的阈值效应。在经济发展的不同阶段和时期,经济增长对环境负面影响的大小和作用机制不同。在收入较低的阶段,人均收入水平与环境质量之间是单调的线性关系;在收入较高的阶段,二者之间存在倒U型关系,但转折点会随着样本点平均收入水平的提高而上升。随着收入水平的提升而渐次进入更高发展阶段的省份越来越多,使得污染物随之而降低,区域之间发展水平的差异对我国环境问题有重要影响;同时,工业化程度的提升会显著地带来污染排放增加,而技术效率和对外开放水平的提高则有助于促进环境改善。

索赔准备金评估的非线性分层增长曲线模型研究

考虑损失流量三角形中同一事故年的损失随时间反复观测的纵向特征,将损失流量三角形视为分层数据,结合损失进展的增长曲线,提出了关于索赔准备金评估的两种非线性分层增长曲线模型,并应用R软件对精算实务中的实例给出了数值分析。提出的非线性分层模型为考虑多个事故年的损失进展建模提供了一种自然灵活的框架,使得建立的模型易于理解,同时在分层建模中纳入了增长曲线,也有效避免了尾部进展因子的选定问题。

经济增长与雾霾污染治理:空间环境库兹涅茨曲线检验

文章在对国内外与经济增长、环境污染及环境库兹涅茨曲线(EKC)相关的文献进行述评的基础上,构建了中国经济增长与雾霾污染治理的理论分析框架,利用ArcGIS软件将NASA提供的2003-2016年全球遥感地图年均PM2.5浓度栅格数据值解析为中国281个地级及以上城市具体的数值,采用探索性空间数据分析(ESDA)方法与动态空间杜宾面板数据模型(SDDPDM)对中国经济增长与雾霾污染之间是否存在EKC曲线以及引致雾霾污染空间溢出的因素进行了经验识别。结果发现,中国(整体)、东部地区及中西部地区均存在雾霾污染EKC曲线(中西部地区没有通过显著性检验)且处于雾霾污染随着经济增长而加剧的EKC曲线第一阶段(拐点为第二阶段)。这与区域经济发展水平,特别是与区域经济发展水平离雾霾污染EKC曲线拐点的距离有关。区域经济发展水平离雾霾污染EKC曲线拐点越近,该区域雾霾污染EKC曲线越显著;反之,则越不显著。中国(整体)、东部地区及中西部地区经济发展水平离各自雾霾污染EKC曲线拐点的距离分别为中等、较近及较远,故,在上述三种情况下,雾霾污染EKC曲线的显著性会出现差异。交通运输对中国雾霾污染治理起到了消极作用;科技水平、产业结构合理化及教育水平对雾霾污染治理均能起到积极的促进作用。中西部地区FDI对中国雾霾污染治理所起的作用是积极的,而东部地区FDI则相反。

基于半参数模型的中国GDP数据准确性评估

本文以经济增长理论为基础,对1953—2010年中国GDP数据和劳动投入、资本投入、人力资本等因素建立了半参数回归模型。然后,文章对模型进行了统计诊断分析,计算了相关统计诊断量,利用统计诊断量得到了模型的异常点,基于此对中国GDP数据的准确性进行了讨论:中国GDP数据的异常点主要集中在两个时间段1958—1961年和1991—1994年。文章最后对基于半参数回归模型统计诊断的统计数据准确性评估方法进行了评述。

6～12岁儿童人格发展的群组序列追踪研究

研究采用整群抽样法选取9个年龄群组小学生为被试,应用群组序列追踪设计,进行为期一年半4个时间点的测量,并运用潜变量增长曲线模型和多层线性模型进行数据分析,探讨了6～12岁儿童人格的年龄和性别发展特点。结果发现：（1）在整个小学阶段,认真自控呈持续的线性上升发展,智能特征、外倾性、亲社会性、情绪稳定性的发展呈现出先快速发展,而后发展放缓,在高年级出现下降的趋势。（2）女孩的认真自控在6岁时的初始值高于男孩,而且在整个小学阶段内的发展速度也快于男孩。

三维地震约束多点建模降低井间砂体预测的不确定性

本文利用垦71断块的测井数据和三维地震数据,运用多点统计建模方法,和软硬数据结合的原理,进行了油藏建模的井间砂体预测研究。本文的研究包括,三维地震数据的质量控制,软硬数据结合,多点统计学建模应用,训练图象的制作,砂体概率生成曲线的选用。在这基础上,本文利用测井数据和三维地震数据结合的建模结果,与仅用测井数据的建模结果进行了对比。这种分析和对比,以地震泥质含量剖面图为对比根据,分为三个层次:研究层段的上部和下部的砂泥岩分布对比,不同井及其周围地区的砂泥岩分布对比,不同随机种子产生的多个测井砂体预测剖面图之间、和多个井震砂体预测剖面图之间分别对比。本文结果可以说明,地震约束的多点统计建模结果明显地提高了井间砂体预测的合理性,并降低了油藏建模的不确定性。

ZI数据的统计分析综述

ZI(zero-inflated)数据就是含零过多的数据.从上世纪90年代以来,ZI数据在各个研究领域受到越来越广泛的重视,现在仍然是数据分析的热点问题之一.本文首先通过2个实例说明ZI数据的实际意义,然后介绍ZI数据分析的研究概况和最新进展.另外文章还系统介绍了各种ZI数据模型、ZI纵向数据模型及其参数估计方法,同时也介绍了ZI数据的统计诊断等问题,其中包括作者近年来的一些工作.最后,本文列出了若干有待进一步研究的问题.

如何描述发展趋势的差异:潜变量混合增长模型

在追踪研究中,研究者不仅关心某一特质随时间的发展趋势,而且关注个体之间发展趋势的差异及其存在差异的原因。在总体发展同质的情形下,多层线性模型和潜变量增长曲线模型为解决这一问题提供了切实有效的方法。但是如果所研究的总体本身不同质,就需要一种能够描述总体中不同质子总体的不同发展特点的方法。该文简要介绍了一种能够描述不同群体不同发展趋势特征的统计模型——潜变量混合增长模型,并通过一个实际例子介绍了这一方法的应用过程,同时说明了潜变量混合增长模型与多层线性模型和潜变量增长曲线模型之间的关系。

中国的碳排放与经济增长满足EKC假说吗?——基于半参数面板数据模型的检验

本文以中国28个地区1995～2009年的面板数据,在估算28个地区CO2排放量的基础上,采用灵活稳健的半参数面板数据模型对我国CO2排放的环境库兹涅茨曲线的存在性进行了实证研究。结果表明:中国及其东部存在CO2排放的环境库兹涅茨曲线并且转折点为0.76千元人均实际GDP,但是中部、西部不存在该曲线;中部正趋近于人均CO2排放的转折点,西部离该转折点还有较大差距;第二产业占GDP比重对CO2排放具有正向的影响。

纵向数据的中介效应分析

目前中介效应检验主要是基于截面数据,但许多时候截面数据的中介分析不适合进行因果推断,因而需要收集历时性的纵向数据,进行纵向数据的中介分析。评介了基于交叉滞后面板模型、多水平模型和潜变量增长模型的纵向数据的中介分析方法及其四个发展。第一,中介效应随时间变化,如连续时间模型、多层时变系数模型。第二,中介效应随个体变化,如随机效应的交叉滞后面板模型和多层自回归中介模型。第三,中介模型的整合,如交叉滞后面板模型与多水平模型整合为多层自回归中介模型。第四,中介检验方法的发展,建议使用Bootstrap和贝叶斯法进行纵向数据的中介分析。总结出一个纵向数据的中介分析流程并给出相应的Mplus程序。随后展望了纵向数据的中介分析的拓展方向。

地下连续墙竖向承载性能和承载力预测

为在工程中充分利用地下连续墙的竖向承载力,对地下连续墙的竖向承载性能进行了初步分析,选用油气资源预测模型即俞氏增长模型,对地下连续墙荷载-沉降曲线进行了拟合,进而对其竖向承载力进行了预测.研究发现,单片的地下连续墙比同体积的圆截面混凝土桩竖向承载性能优越;俞氏增长模型与地下连续墙荷载-沉降曲线拟合精度高,拟合效果比双曲线模型、指数模型都要好,尤其在曲线的尾部.结果表明,本文提出的俞氏增长模型适应性强,对地下连续墙荷载-沉降曲线的拟合较为可靠,利用拟合方程式能对地下连续墙承载力进行预测,有助于充分利用地下连续墙的竖向承载力.