缺失数据下广义线性模型的经验似然方法

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    11026132
  • 项目类别：
    数学天元基金项目
  • 资助金额：
    3.0万
  • 负责人：
    陈夏
  • 依托单位：
    陕西师范大学
  • 学科分类：
    A0403.贝叶斯统计与统计应用
  • 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

广义线性模型是经常用来分析不同类型数据的工具。它在应用上，尤其是在生物、医学和经济、社会数据的统计分析上，有重要的意义。而缺失数据是应用中经常出现的问题。本项目致力于含有缺失数据的广义线性模型中的经验似然推断及其应用问题的研究。 针对数据随机缺失的情况，分别利用完全数据方法、逆概率加权方法、借补插值方法等用以构造广义线性模型中未知参数的对数经验似然比统计量，拟证明所提统计量是渐近卡方分布，所得结果可以构造未知参数的置信域。同时可以得到未知参数的极大经验似然估计，并将证明它们的渐近正态性质。拟通过模拟研究和实例验证说明，经验似然方法在置信域的精度及覆盖概率方面优于正态逼近方法。本项目旨在研究缺失数据下，广义线性模型中未知参数的经验似然置信域，为拓展其在实际问题中的应用奠定良好的理论基础。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（0）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）

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其他文献

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  • DOI：
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  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    世界中医药
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈夏;郑景辉;李勇华
  • 通讯作者：
    李勇华
缺失数据下广义线性模型的经验似然推断
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    统计与信息论坛
  • 影响因子：
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  • 作者：
    闫莉;陈夏
  • 通讯作者：
    陈夏
鞅差误差下线性EV模型最小二乘估计的中偏差
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2019
  • 期刊：
    数学的实践与认识
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    白扬华;陈夏;闫莉
  • 通讯作者：
    闫莉
用于两相流测量的ECT图像重构技术研究
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    工业仪表与自动化装置
  • 影响因子：
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  • 作者：
    陈夏;张娟;胡红利
  • 通讯作者：
    胡红利
m相依序列的样本分位数核估计的中偏差和大偏差
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2021
  • 期刊：
    工程数学学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    谢超;陈夏;闫莉
  • 通讯作者：
    闫莉

其他文献

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AI项目思路

AI技术路线图

陈夏的其他基金

缺失数据下广义线性模型的经验似然和变量选择问题
  • 批准号：
    11201276
  • 批准年份：
    2012
  • 资助金额：
    22.0 万元
  • 项目类别：
    青年科学基金项目

相似国自然基金

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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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