基于病例对照母子对数据的遗传关联分析中的经验贝叶斯方法（英文）

病例对照母子对数据常用于研究母亲和子代的遗传效应以及环境风险因子对产科和早期生命表型的影响。回溯似然方法可以充分利用已有的信息，如孟德尔遗传、母亲环境因子（协变量）在给定母亲基因型下与子代基因型的条件独立性，从而有效地提高统计推断。如对母亲基因型和环境变量之间不作任何关系假设，则相应估计量比较稳健。而假设母亲基因型和环境变量独立下的估计量可以显著提高统计推断效率，但是当独立性假设不成立时会有系统偏差。本文通过对上述基于回溯似然的两个估计量进行适当的加权，得到了两个经验贝叶斯（empirical Bayes,EB）估计量，这两个EB估计量可以直观地平衡统计效率和稳健性。我们对两个EB估计量建立渐近正态性，并利用该渐近正态性构建遗传效应和基因-环境交互效应的置信区间和显著性检验。模拟和实际数据分析说明了我们新方法的表现。     

从班主任生涯品五味人生

在技工院校当一名班主任,要面对形形色色的学生,和学生们斗智斗勇,虽有苦涩,但亦有甘甜,酸甜苦辣咸五味杂陈,我们伴随着一批批学生的成长自我蜕变、成熟。     

带有二元连接函数的半参数模型

提出了一种新的带有二元连接函数的广义半参数模型,即二元连接模型(简称为BLM).使用轮廓似然方法估计模型的参数和非参数部分,并给出了计算算法.证明了所得的未知参数的估计量为n~(1/2)-相合,渐近正态且具有渐近最小方差,给出了实际数据分析和模拟研究,最终采用局部功效方法来检验非参数部分的线性性.     

Ⅰ型逐阶删失数据下基于EM算法的Weibull参数估计

研究了Ⅰ型逐阶删失数据下基于EM算法的Weibull参数估计,模拟产生不同Weibull参数组合和删失计划下的Ⅰ型逐阶删失数据,应用基于,EM算法的极大似然估计方法得到参数的估计值,并与数值方法得到的极大似然估计值进行对比,说明EM算法的估计效果.对73名肾脏移植患者生存数据进行实例分析,验证了基于EM算法的参数估计方法的可行性.     

R3中一类Kirchhoff型方程变号解的存在性及集中性

本文研究了一类Kirchhoff型方程。利用极大极小原理及惩罚函数方法,证明了上述方程变号解的存在性及集中性,我们的结果推广了文献[4]的结果。     

回归模型的相关性检验

基于经验似然的方法构造了检验统计量,对非参数回归模型中的误差进行了相关性假设检验,获得了零假设下检验统计量的渐近分布为χ2分布.模拟计算表明相关性假设检验的经验似然方法具有较好的功效.     

关于对数正态分布参数极大似然估计的讨论

利用图解法研究了由EM算法得出的有数据删失情况下对数正态分布参数的极大似然估计,得到了在Matlab中利用迭代算法计算参数估计值的方法.     

3GPP-LTE系统下行链路S-SCH检测算法的低复杂度实现

小区搜索是3GPP-LTE移动通信系统中的重要过程,研究了此过程中下行链路辅同步信道（S-SCH）的检测问题,指出了接收机在采用最大似然序列检测（MLSD）算法进行S-SCH检测时,具有较高的计算复杂度.给出了一种基于MLSD准则S-SCH检测算法的低复杂度实现方法,利用S-SCH序列的结构特点,缩小候选S-SCH序列...     

基于自然梯度的独立子空间盲信号处理方法

作为盲信号处理的独立成分分析方法的扩展,独立子空间分析具有更广阔的应用前景.本文首先给出了独立子空间分析的一般定义和正则化定义,同时把其与独立成分分析方法进行了对比.此外,讨论了独立子空间分析的可分离性与解的唯一性问题.基于极大似然估计和自然梯度方法,本文给出了独立子空间分析的自然梯度算法.仿真实验通过二维的独立子空间...     

基于小波多尺度扩展分形特征的目标检测方法

研究复杂自然背景下的小目标检测问题,对Kaplan的扩展分形特征进行改进,使其对目标尺寸具有一定的适应性·考虑自然背景和斑点状人造目标在水平、垂直方向特性,利用小波分析良好的方向选择性,通过多级小波分解互能量交叉,在两个方向上有效地增强目标、抑制背景干扰,从而提出一种基于小波分析的多尺度扩展分形特征·实验结果表明,基于该特征的目标检测算法对复杂地面背景、海面背景的红外图像和电视图像具有较好的稳健性和适应性,能从单帧图像中较好地检测出小目标,具有检测速度较快、易于实现的特点·