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生物统计的研究进展与挑战
被引量:
6
1
作者
李扬
赵青
马双鸽
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2016年第6期3-12,共10页
生物统计学是以解决生物学、医学、公共卫生学、农学等领域科学问题为目标的应用型学科,近年来在精准医疗的背景下得以快速发展。另一方面,生物统计研究面对的数据存在海量化、复杂化和异质化的大数据特征,对理论与应用研究者都提出了...
生物统计学是以解决生物学、医学、公共卫生学、农学等领域科学问题为目标的应用型学科,近年来在精准医疗的背景下得以快速发展。另一方面,生物统计研究面对的数据存在海量化、复杂化和异质化的大数据特征,对理论与应用研究者都提出了新的挑战。本文围绕生物统计研究中的流行病学研究、临床试验设计、生存数据分析和基因数据分析展开讨论,在介绍基本思路的基础上对最新挑战及前沿发展方向进行展望。
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关键词
流行病学
试验设计
生存分析
基因数据分析
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职称材料
大数据的整合分析方法
被引量:
27
2
作者
马双鸽
王小燕
方匡南
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2015年第11期3-11,共9页
大数据具有数据来源差异性、高维性及稀疏性等特点,如何挖掘数据集间的异质性和共同性并降维去噪是大数据分析的目标与挑战之一。整合分析(Integrative Analysis)同时分析多个独立数据集,避免因地域、时间等因素造成的样本差异而引起模...
大数据具有数据来源差异性、高维性及稀疏性等特点,如何挖掘数据集间的异质性和共同性并降维去噪是大数据分析的目标与挑战之一。整合分析(Integrative Analysis)同时分析多个独立数据集,避免因地域、时间等因素造成的样本差异而引起模型不稳定,是研究大数据差异性的有效方法。它的特点是将每个解释变量在所有数据集中的系数视为一组,通过惩罚函数对系数组进行压缩,研究变量间的关联性并实现降维。本文从同构数据整合分析、异构数据整合分析以及考虑网络结构的整合分析三方面梳理了惩罚整合分析方法的原理、算法和研究现状。统计模拟发现,在弱相关、一般相关和强相关三种情形下,L1Group Bridge、L1Group MCP、Composite MCP都表现良好,其中L1Group Bridge的假阳数最低且最稳定。最后,将整合分析用于研究具有来源差异性的新农合家庭医疗支出,以及具有超高维、小样本等大数据典型特征的癌症基因数据,得到了一些有意义的结论。
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关键词
大数据
整合分析
变量选择
医疗支出
癌症基因
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职称材料
基于网络结构Logistic模型的企业信用风险预警
被引量:
59
3
作者
方匡南
范新妍
马双鸽
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2016年第4期50-55,共6页
随着计算机和互联网的快速发展,特别是在大数据时代,企业积累了大量有关企业经营、财务等相关数据,变量众多且关系纷繁复杂,如果利用传统的logistic回归建立企业信用风险预警模型往往效果不好。本文在充分考虑变量间的网络结构(Network...
随着计算机和互联网的快速发展,特别是在大数据时代,企业积累了大量有关企业经营、财务等相关数据,变量众多且关系纷繁复杂,如果利用传统的logistic回归建立企业信用风险预警模型往往效果不好。本文在充分考虑变量间的网络结构(Network)关系基础上,提出了网络结构Logistic模型,通过惩罚方法同时实现变量选择和参数估计。蒙特卡洛模拟表明网络结构Logistic模型要优于其他方法。最后,我们将其应用到我国企业信用风险预警中,充分考虑财务指标间的网络结构关系,科学地选择评估指标,构建更加适合我国国情的企业信用风险预警方法。
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关键词
企业信用风险
网络结构
LOGISTIC模型
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职称材料
题名
生物统计的研究进展与挑战
被引量:
6
1
作者
李扬
赵青
马双鸽
机构
中国人民
大学
统计
学院
中国人民
大学
统计
咨询研究中心
北京
生物
医学
统计
与数据管理研究会
Merck Research Laboratories(MRL)
美国耶鲁大学生物统计系
出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2016年第6期3-12,共10页
基金
中国人民大学科学研究基金(中央高校基本科研业务费专项资金资助)项目“生物医学大数据的统计方法基础研究”(15XNI011)的阶段性成果
文摘
生物统计学是以解决生物学、医学、公共卫生学、农学等领域科学问题为目标的应用型学科,近年来在精准医疗的背景下得以快速发展。另一方面,生物统计研究面对的数据存在海量化、复杂化和异质化的大数据特征,对理论与应用研究者都提出了新的挑战。本文围绕生物统计研究中的流行病学研究、临床试验设计、生存数据分析和基因数据分析展开讨论,在介绍基本思路的基础上对最新挑战及前沿发展方向进行展望。
关键词
流行病学
试验设计
生存分析
基因数据分析
Keywords
Epidemiology
Clinical Trial
Survival Analysis
Gene Data Analysis
分类号
C81 [社会学—统计学]
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职称材料
题名
大数据的整合分析方法
被引量:
27
2
作者
马双鸽
王小燕
方匡南
机构
美国耶鲁大学生物统计系
厦门
大学
数据挖掘研究中心
湖南
大学
金融与
统计
学院
厦门
大学
经济学院
出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2015年第11期3-11,共9页
基金
国家统计局重大项目"大数据的统计方法研究"(2012LD001)
国家统计局重点项目"大数据线性
+3 种基金
理论及处理技术的发展和创新研究"(2013LZ53)
国家社会科学基金重大项目"大数据与统计学理论的发展研究"(13&ZD148)
国家社会科学基金青年项目"大数据的高维变量选择方法及其应用研究"(13CTJ001)
国家自然科学基金面上项目"广义线性模型的组变量选择及其在信用评分中的应用"(71471152)资助
文摘
大数据具有数据来源差异性、高维性及稀疏性等特点,如何挖掘数据集间的异质性和共同性并降维去噪是大数据分析的目标与挑战之一。整合分析(Integrative Analysis)同时分析多个独立数据集,避免因地域、时间等因素造成的样本差异而引起模型不稳定,是研究大数据差异性的有效方法。它的特点是将每个解释变量在所有数据集中的系数视为一组,通过惩罚函数对系数组进行压缩,研究变量间的关联性并实现降维。本文从同构数据整合分析、异构数据整合分析以及考虑网络结构的整合分析三方面梳理了惩罚整合分析方法的原理、算法和研究现状。统计模拟发现,在弱相关、一般相关和强相关三种情形下,L1Group Bridge、L1Group MCP、Composite MCP都表现良好,其中L1Group Bridge的假阳数最低且最稳定。最后,将整合分析用于研究具有来源差异性的新农合家庭医疗支出,以及具有超高维、小样本等大数据典型特征的癌症基因数据,得到了一些有意义的结论。
关键词
大数据
整合分析
变量选择
医疗支出
癌症基因
Keywords
Big Data
Integrative Analysis
Variable Selection
Medical Expenditure
Cancer Genetics Data
分类号
C829.2 [社会学—统计学]
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职称材料
题名
基于网络结构Logistic模型的企业信用风险预警
被引量:
59
3
作者
方匡南
范新妍
马双鸽
机构
厦门
大学
经济学院
厦门
大学
数据挖掘研究中心
厦门
大学
美国耶鲁大学生物统计系
出处
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2016年第4期50-55,共6页
基金
国家自然科学基金面上项目“广义线性模型的组变量选择及其在信用评分中的应用”(71471152)
国家社会科学基金重大项目“大数据与统计学理论的发展研究”(13&ZD148)
国家社会科学基金青年项目“大数据的高维变量选择方法及其应用研究”(13CTJ001)的资助
文摘
随着计算机和互联网的快速发展,特别是在大数据时代,企业积累了大量有关企业经营、财务等相关数据,变量众多且关系纷繁复杂,如果利用传统的logistic回归建立企业信用风险预警模型往往效果不好。本文在充分考虑变量间的网络结构(Network)关系基础上,提出了网络结构Logistic模型,通过惩罚方法同时实现变量选择和参数估计。蒙特卡洛模拟表明网络结构Logistic模型要优于其他方法。最后,我们将其应用到我国企业信用风险预警中,充分考虑财务指标间的网络结构关系,科学地选择评估指标,构建更加适合我国国情的企业信用风险预警方法。
关键词
企业信用风险
网络结构
LOGISTIC模型
Keywords
Enterprise's Credit Risk
Network
Logistic Model
分类号
C812 [社会学—统计学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
生物统计的研究进展与挑战
李扬
赵青
马双鸽
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2016
6
下载PDF
职称材料
2
大数据的整合分析方法
马双鸽
王小燕
方匡南
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2015
27
下载PDF
职称材料
3
基于网络结构Logistic模型的企业信用风险预警
方匡南
范新妍
马双鸽
《统计研究》
CSSCI
北大核心
2016
59
下载PDF
职称材料
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