超饱和及计算机试验的设计与分析

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11471069
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    68.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    A0401.数据采样理论与方法
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

Experimental design is an important branch of statistics. It has given a huge promotion to the progress of human society. With the rapid developments of science and technology, traditional design of experiments can't already meet the needs of practice. Especially with the development of computers, more and more experiments can be carried out by means of computer, which can save experimental expense greatly and quicken the pace of research. Since there is no random error in a computer experiment, replication and randomization are in no need and the uncertainty is only due to a lack of knowledge about the nature of the relationship between the inputs and the outputs. Thus computer experiment needs a new design. Besides, modern experiments with the characteristics of large number of factors, but only a very limited number of experimental runs are available. These problems require us to explore corresponding issues like construction of the new type of design, data analysis and the establishment of meta-model. This project will mainly focus on computer experimental designs and supersaturated experimental designs, including: (1) construction of (nearly) orthogonal Latin hypercube designs, (2) construction of nested space-filling designs, (3) construction of sliced space-filling designs, (4) the optimality theory and the construction of supersaturated experimental designs, and (5) data analysis and modeling of the above designs. We expect to construct a series of designs with good properties, and provide effective ways for data analysis and modeling, to facilitate the practical application.
试验设计是统计学的重要分支之一,为人类社会的进步起到了重要的推动作用。随着科技飞速发展,传统试验设计已不能满足实际需求。特别是计算机的发展,许多试验可以通过计算机模拟,这样不仅可以节省费用而且可以加快研究进程。计算机试验没有误差,因此不需要随机化和重复试验, 试验中的不确定性只是由缺乏对输入输出变量间关系的认识造成的。因此计算机试验需要一种新型设计。另外,现代试验都包含大量的因子,而实际只允许进行有限次试验。这些问题要求我们去探索新型的设计、以及相应的建模和数据分析方法。本项目主要关注计算机试验设计和超饱和试验设计,包括:(1)拉丁超立方体设计的构造,(2) 嵌套空间填充设计的构造,(3) 分片空间填充设计的构造,(4) 超饱和设计的最优理论以及相应的构造,(5)上述试验设计的数据分析与建模。期望构造出优良性质的设计,并给出相应的数据分析和建模方法,以方便实际应用。

结项摘要

科学技术的创新和研究都离不开试验,要科学地进行试验,就离不开试验设计。试验设计是统计学的重要分支之一,为人类社会的进步起到了重要的推动作用。随着现代科学和新技术的飞速发展,面临的复杂结构的试验越来越多,试验中因子也越来越多,响应和因子间的关系也越来越复杂。由于各类试验的试验条件和目的不同,所采用统计推断方法各异,相应的试验设计方法之间存在着极大的差异。本项目深入研究了实际应用中出现的试验设计与分析的新问题,取得了一系列的科研成果。首先,提出了同时具有均匀和正交性的试验设计方法。目前最流行的选择计算机试验设计的两类标准分别基于均匀性和正交性。计算机试验的建模是高维空间建模问题,在没有先验时应同等地对待每一个试验点,所以选取的设计点应具有均匀性。另外,为了后续估计和建模的精度我们还希望设计具有正交性。同时具有均匀性和正交性的设计同时具有上述优良的性质,当然构造方法难度更大。我们基于正交表构造了一类同时具有正交和均匀性的设计。其次,提出了一种新的同时包含定性定量因子的计算机试验设计方法,该方法和已有方法相比大大节约了试验成本。并研究了该类设计的大样本性质,给出了相应的中心极限定理。最后,基于效应稀疏原理,提出了投影均匀型设计。在实际应用中,大多情况下不是所有的因子都是显著的,此时基于所有因子求解最优设计是不合理的,所求设计也不是真正意义上的最优。针对该问题我们提出了投影准则下的最优设计准则及构造方法,理论和数值模拟都说明了新设计具有多种优良性质。. 在本项目的资助下,发表(包括接受)SCI检索论文10篇,其中包括国际统计顶级期刊Annals of Statistics、JASA、Biometrika论文各一篇,Stattist. Sinica 2篇,Bernoulli一篇等;指导硕士毕业论文6篇;获省自然科学学术成果奖一项。

项目成果

期刊论文数量(10)
专著数量(0)
科研奖励数量(1)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A note on high-dimensional two-sample test
高维二样本检验注意事项
  • DOI:
    10.1016/j.spl.2015.05.017
  • 发表时间:
    2015-10
  • 期刊:
    Statistics & Probability Letters
  • 影响因子:
    0.8
  • 作者:
    Feng Long;Sun Fasheng
  • 通讯作者:
    Sun Fasheng
Uniform projection designs
统一的投影设计
  • DOI:
    10.1214/18-aos1705
  • 发表时间:
    2019-02
  • 期刊:
    The Annals of Statistics
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    Fasheng Sun;Yaping Wang;Hongquan Xu
  • 通讯作者:
    Hongquan Xu
Marginallycoupled designs for two-level qualitative factors
两水平定性因素的边际耦合设计
  • DOI:
    10.1016/j.jspi.2017.02.010
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    Journal of Statistical Planning and Inference
  • 影响因子:
    0.9
  • 作者:
    He Yuanzhen;Lin Chunfang;Fasheng Sun;Lv Benjian
  • 通讯作者:
    Lv Benjian
A central limit theorem for marginally coupled designs
边际耦合设计的中心极限定理
  • DOI:
    10.1016/j.spl.2018.11.018
  • 发表时间:
    2019-03
  • 期刊:
    Statistics and Probability Letters
  • 影响因子:
    0.8
  • 作者:
    Sumin Wang;Dongying Wang;Fasheng Sun
  • 通讯作者:
    Fasheng Sun
A general rotation method for orthogonal Latin hypercubes
正交拉丁超立方体的通用旋转方法
  • DOI:
    10.1093/biomet/asx022
  • 发表时间:
    2017-06
  • 期刊:
    Biometrika
  • 影响因子:
    2.7
  • 作者:
    Sun Fasheng;Tang Boxin
  • 通讯作者:
    Tang Boxin

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其他文献

因子平方和的正交对照分解及其应用
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
    应用数学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    孙法省;刘民千
  • 通讯作者:
    刘民千
具有边界条件线性假设的检验问题
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
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  • 期刊:
    南开大学学报(自然科学版)
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  • 作者:
    孙法省;刘民千
  • 通讯作者:
    刘民千

其他文献

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带结构试验的设计与数据分析
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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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