来自指数族分布的异构追踪数据分析
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:11026192
- 项目类别:数学天元基金项目
- 资助金额:3.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 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
- 项目参与者:朱朝晖; 肖潇;
- 关键词:
项目摘要
追踪研究是社会学、心理学、教育学、经济学等领域普遍采用的一种纵向研究方法,在这些学科研究中处于特殊的地位。在实际的追踪问题研究中,各种离散或者连续的异构数据往往是不可避免的,如果实际分析中研究者不能充分考虑这些数据特有的性质,将会导致错误结论。现有的模型都不能很好地解决以上的问题。本项目将会提出崭新的广义潜变量混合增长模型。该模型具有以下创新点:(1)能同时处理各种来自指数族分布的异构追踪数据。(2)能同时处理各种连续潜在变量、分类潜在变量以及协变量。(3)通过多项Logistic回归模型,使个体从属于子总体的概率不再恒定不变,而是受到其他潜在变量和协变量的影响。本项目着重寻找新模型的统计分析方法,包括对未知参数估计和模型选择等。另外还会编写相应的电脑分析程序以供有需要的研究者使用和参考。最后本项目会致力于将新提出的模型和算法应用到实际问题当中,更好地解决其他应用学科中数据分析的问题。
结项摘要
项目成果
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