多元线性模型的几个参数估计问题

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    11026214
  • 项目类别：
    数学天元基金项目
  • 资助金额：
    3.0万
  • 负责人：
    马铁丰
  • 依托单位：
    西南财经大学
  • 学科分类：
    A0402.统计推断与统计计算
  • 结题年份：
    2011
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2011-12-31

项目摘要

多元线性混合模型是一类重要的统计模型，在生物医药、经济、金融、社会、工程技术等领域有着广泛的应用。此模型的参数推断主要分为两大方面：方差分量矩阵和回归系数矩阵。本课题首先讨论方差分量矩阵的两类估计问题- - -协方差阵的保序估计和压缩估计，这两类问题一直以来都是多元分析领域相当活跃的研究方向，我们将针对目前最先进的研究方法中存在的不足和问题作进一步分析，并给出些改进措施。另一方面，我们从半相依回归模型入手，讨论回归系数向量（或矩阵）的改进估计问题。由于半相依回归模型的特别的协方差阵结构，导致了回归系数的线性无偏估计类中不存在一致最优，进而使得文献中已有的协方差改进方法都有不足之处，同时也都有改进空间。我们将进一步分析已有估计方法的不足之所在，另辟蹊径，提出新改进方法，并讨论小样本优良性以支持其结果。

结项摘要

项目成果

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专著数量（0）
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其他文献

采用自适应分段聚合近似的典型负荷曲线形态聚类算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    电力系统自动化
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王潇笛;刘俊勇;刘友波;许立雄;马铁丰;胥威汀
  • 通讯作者：
    胥威汀
多元线性混合模型方差分量矩阵的非负估计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    数学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    贾丽杰;叶仁道;马铁丰
  • 通讯作者：
    马铁丰
半相依模型参数估计的改进
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    数学物理学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    马铁丰;王松桂
  • 通讯作者：
    王松桂
基于分位数半径的动态K-means算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    南京大学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    马铁丰
  • 通讯作者：
    马铁丰
基于面板数据有序聚类的主动配电网规划场景降维技术
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    电网技术
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    刘洁颖;刘俊勇;黄媛;刘友波;高红均;庄丹;马铁丰
  • 通讯作者：
    马铁丰

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

马铁丰的其他基金

协方差阵的推断及在方向数据分析中的应用
  • 批准号：
    11471264
  • 批准年份：
    2014
  • 资助金额：
    50.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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