经方量化归经研究中的向量矩阵应用

在经方量化归经研究中发现,药物组成的归经量化问题,若以五维向量表示更能体现其药物的归经方向和归经比例.利用向量矩阵分析方法给出了方剂归经量化的一种全新的量化模型体系,并以此研究方剂归经的量化规律及其应用特点.     

基于果蝇算法优化广义回归神经网络的矢量水听器的DOA估计

为了提高矢量水听器阵列对窄带信号的DOA估计精度,运用果蝇算法优化广义回归神经网络,通过对阵列协方差矩阵实值化,并提取信号子空间的基作为样本特征进行网络训练,构建了果蝇算法优化下的广义回归神经网络,实现了基于矢量水听器阵列的水下声源的DOA估计.仿真实验结果表明,方法泛化性能较好,能解决输入维数过大的问题,且运行时间短,DOA估计精度高,具有较强的工程应用价值.     

粮食最低收购价政策问题研究

利用聚类分析、逐步回归分析确定小麦与稻谷种植面积模型和指标体系.建立综合指标评价模型和ARMA模型,可知:最低收购政策具有托市效应.结合时间趋势剔除法、蛛网模型,可知:小麦和稻谷价格波动呈现5、3年的周期性,分别满足发散型、收敛型蛛网形态.建立基于补偿法的最低收购价定价模型并用BP神经网络模型进行检验.基于反证法,推知调控最低收购价提高5%小麦种植面积的做法是不可行的.最后提出了调控粮食种植的建议·     

具有遗传性疾病和性状的遗传位点分析

随着信息技术的进步和发展,现代生物学越来越多地将这些技术用于大规模生物数据的收集、分析、挖掘等过程.大量计算机技术,特别是统计方法被用来进行复杂疾病的分析.大量研究表明,人体的许多表型性状差异以及对药物和疾病的易感性等都可能与某些位点相关联,或和包含有多个位点的基因相关联.因此,定位与性状或疾病相关联的位点在染色体或基因中的位置,能帮助研究人员了解性状和一些疾病的遗传机理,也能使人们对致病位点加以干预,防止一些遗传病的发生.利用随机森林方法、Bootstrap重抽样、logistic回归等大数据分析方法,意在解决优化生物学位点关联性分析中单一致病位点识别、多位点相互作用和多性状位点关联性分析等子问题.     

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A cured model is a useful approach for analysing failure time data in which some subjects could eventually experience and others never experience the event of interest. All subjects in the test belong to one of the two groups: the susceptible group and the non-susceptible group. There has been considerable progress in the development of semi-parametric models for regression analysis of time-to-event data. However, most of the current work focuses on right-censored data, especially when the population contains a non-ignorable cured subgroup. In this paper, we propose a semi-parametric cure model for current status data. In general, treatments are developed to both increase the patients' chances of being cured and prolong the survival time among non-cured patients. A logistic regression model is proposed for whether the subject is in the susceptible group. An accelerated failure time regression model is proposed for the event time when the subject is in the non-susceptible group. An EM algorithm is used to maximize the log-likelihood of the observed data. Simulation results show that the proposed method can get efficient estimations.     

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We extend the instrumental variable method for the mean regression models to linear quantile regression models with errors-in-variables. The proposed estimator is consistent and asymptotically normally distributed under some fairly general conditions. Moreover, this approach is practical and easy to implement. Simulation studies show that the finite sample performance of the estimator is satisfactory. The method is applied to a real data study of education and wages.     

Logistic回归模型的统计诊断

统计诊断的主要任务就是通过诊断统计量检测已知观测数据在用既定模型拟合时的合理性,主要是找出数据当中的异常点或强影响点。本文主要研究Logostic回归模型的诊断统计量和诊断统计图。用牛顿迭代法给出Logistic回归模型的极大似然估计值,根据扰动模型得到传统的诊断统计量,结合残差、杠杆值和系数变化三者构造新的诊断统计量,绘制新的诊断统计图,通过模拟研究说明新的诊断统计量的有效性,最后用一个实际案例说明新的诊断方法的应用并进一步验证其优越性。     

基于向后逐步回归模型的我国农机需求特征及影响因素研究

以2004-2014年数据为样本,以农机总动力为因变量,以农机购置补贴、农机价格、农机作业服务价格、农户人均纯收入、农产品价格、农业劳动力数量和农作物播种总面积为自变量构建了我国农机需求影响因素的回归方程,向后逐步回归结果表明:(1)除农作物播种总面积、农机作业服务价格、农产品价格之外,其余变量对农机总动力的影响均统计上显著;(2)农机购置补贴、农机价格指数、农户人均纯收入及农业劳动力四个变量对农机需求的弹性系数分别为0.027、-0.004、0.457、0.474。最后根据研究结果提出加大与落实农机购置补贴、规范农机价格、培育新型经营主体、加速土地规范流转等政策建议。     

基于面板模型的商品房价格影响因素的实证研究

选取了我国30个省市2006~2015年的面板数据,应用面板数据计量模型回归的方法,基于R语言对影响商品房价格的因素进行实证研究.首先,经过Hausman检验与F检验确定面板数据的模型为混合估计模型;模型可以通过十折交叉验证法、残差正太性的检验、Q-Q图检验、变量间共线性的检验;最后经过逐步回归分析,结果表明土地价格、商品房销售面积、居民可支配收入、人均国内总产值财政收入占地区生产总值比重、汇率这6个指标对商品房价格都有显著性的影响.其中,土地价格和居民可支配收入对商品房价格的影响最为突出.