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1.
借助优势比信息识别不可忽略缺失数据的模型参数   总被引:1,自引:0,他引:1  
由不可忽略缺失机制引起的缺失数据,常使得模型变得不可识别。对于那些不可识别的模型,可以通过添加协变量和借助其他来源的外部数据来达到识别的目的。本文探讨不可忽略缺失机制下,利用外部获得的优势比估计,来达到识别联合概率的方法。  相似文献   
2.
因果链上因果效应的关系及推断   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
探讨因果链上总因果效应与局部因果效应的关系及因果效应的可识别性. 给出了在因果链上因果效应的传递关系. 根据这个关系, 给出了通过控制因果链上中间因素消除混杂偏倚的方法.  相似文献   
3.
在回归模型中,对一类因变量函数的条件期望方程的附加信息,我们提出了基于极大经验似然方法的局部线性点估计,在一定条件下证明了这些估计的相合性和渐近正态性,而且估计的方差小于通常不带附加信息核估计的方差.模拟结果也显示了估计的优良性.  相似文献   
4.
生物网络是一个非常复杂且具有随机性质的反馈网络,在不同的分子水平调控生物的功能.由于涉及大量分子间的相互作用,使得生物网络的建模面临极大的挑战.在本文中,对通常的Granger因果关系进行推广,将其应用到蛋白质网络的建模上,构建了一个11个蛋白质(PKC.PKA,Raf,Pkr,Jnk,P38,Mek,PIP3,PIP2,Akt,Erk)的相互作用网络.计算结果表明,本文提出的方法克服了Bayesian网络方法中存在的一些问题.如Bayesian网络计算量大,不能构建有环图.  相似文献   
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