关于Ⅰ期临床试验的研究综述

本文综述关于I期临床试验的研究.主要介绍确定最大耐受剂量(MTD)的不同方法,以及提出可以进一步进行研究的问题.     

基于置信界及信息附加寻找最大耐受剂量的逐步方法

The primary goal of a phase I clinical trial is to find the maximum tolerable dose of a treatment. In this paper, we propose a new stepwise method based on confidence bound and information incorporation to determine the maximum tolerable dose among given dose levels. On the one hand, in order to avoid severe even fatal toxicity to occur and reduce the experimental subjects, the new method is executed from the lowest dose level, and then goes on in a stepwise fashion. On the other hand, in order to improve the accuracy of the recommendation, the final recommendation of the maximum tolerable dose is accomplished through the information incorporation of an additional experimental cohort at the same dose level. Furthermore, empirical simulation results show that the new method has some real advantages in comparison with the modified continual reassessment method.     

基于广义最大熵原理和遗传算法的多指标权重确定方法研究

本文探讨了多目标评价的实现过程,针对评价过程的权重确定问题,提出了基于广义最大熵原理和遗传算法的赋权方法,该方法把不同赋权方法有机地集成在一起,并可以对各种赋权方法进行优劣比较。最后用实例验证了该方法的准确性、可靠性和有效性。     

不确定环境下基于交叉评价的模糊综合评价方法

由于环境的不确定性,多属性决策中客观数据和主观因素并存,决策者很难做出精准的评判.借鉴DEA交叉评价的思想,将量化数据用交叉评价方法进行处理,得出平均交叉效率值作为模糊综合评价的指标进行二次评价.建立了不确定环境下基于交叉评价的模糊综合评价模型,并通过评价实例验证了模型的客观、全面性.     

Maximum Likelihood Estimation of Isotonic Normal Means with Unknown Variances

To analyze the isotonic regression problem for normal means, it is usual to assume that all variances are known or unknown but equal. This paper then studies this problem in the case that there are no conditions imposed on the variances. Suppose that we have data drawn fromkindependent normal populations with unknown meansμ_i's and unknown variancesσ²_i's, in which the means are restricted by a given partial ordering. This paper discusses some properties of the maximum likelihood estimates ofμ_i's andσ²_i's under the restriction and proposes an algorithm for obtaining the estimates.     

正态分布的均值被简单树半序约束方差为未知的最大似然估计

对给定的 k个总体 ,均值和方差均未知 ,本文讨论了均值被简单树半序约束 ,方差为未知的最大似然估计 ,并给出了一个求解方法 .     

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Besides the claims data in the past, certain assumptions aboutthe distribution of claimsare required to derive the credibilitypremium in the classical theory. In the paper, the credibility premium can be calculatedvia the maximum entropy method if we know nothing about the distribution of claims. Furthermore, two corollaries are obtained under certain assumptions, that is, new claims have more weight than the old ones and the classical credibilityformula is a special case of the credibility premium derived in the present paper.Finally, the simulation study is presented to illustrate that the credibility premiumin the present paper is better than other models if the mean square error is taken asthe evaluation criterion.     

带协变量的负二项回归模型中离散参数估计的研究

针对带协变量的负二项回归模型中离散参数估计问题,推广了极大似然估计和Bootstrap极大似然估计方法,并在绝对偏差的意义下,通过模拟研究和实际数据分析研究了估计的优良性.研究结果表明协变量和样本量均对离散参数估计有影响.     

基于协变量缺失的Horvitz-Thompson加权分位回归估计方法

含有协变量缺失的数据缺失问题是现代统计分析中的热点之一.当缺失数据中同时存在厚尾,偏斜和异方差问题时则更加难以处理.为此,本文提出一种逆概率加权分位回归估计来研究响应和协变量之间的关系.与经典估计方法相比具有明显优势,一方面,该估计量使用了所有可用的数据,并且允许缺失的协变量与响应高度相关;另一方面,该估计量在所有分位数水平上满足一致性和渐近正态性.通过模拟验证了该方法的在有限样本下的有效性,进一步将该方法推广到线性多元回归模型和非参数回归模型.     

基于最大熵原理的线性组合赋权方法

在被评价对象的指标值与理想值之间的广义距离和充分小的情况下,追求不同赋权方法权重组合系数的信息分配最合理.随着广义距离和不断变小,得到一组不同方法赋权后的组合权重,进而得到了评价结果.本文的特色与创新一是本文得到的权重兼顾了信息分配最合理与指标数据距离理想值的广义距离和最小两个目标.二是提出一个单目标模型求解多目标问题Pareto解集的方法,并根据解集对评价对象进行排序, 增加了排序的可靠性,也为多目标模型求解提供了一种新思路.三是改变了组合赋权系数为近似平均的结果.四是解决了多目标线性加权求解时多个目标组合系数不确定问题.     

试验设计中多元回归分析方法的研究

在一试验设计的实例分析研究的基础上 ,提出了多元回归分析在试验设计中的应用方法。通过对试验数据建立的回归模型 ,可以预测到更好的因素水平 ,对第二轮试验设计具有重要的指导作用     

非线性回归模型的经验似然诊断

经验似然方法已经被广泛用于线性模型和广义线性模型.本文基于经验似然方法对非线性回归模型进行统计诊断.首先得到模型参数的极大经验似然估计;其次基于经验似然研究了三种不同的影响曲率度量;最后通过一个实际例子,说明了诊断方法的有效性.