大数据背景下统计学及其交叉研究平台建设——网络数据分析2015

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    11426227
  • 项目类别:
    数学天元基金项目
  • 资助金额:
    100.0万
  • 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:
    2015
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2015-12-31

项目摘要

In recent years, the network data analysis has brought unprecedented challenges to the scientific research. There is no doubt that Statistics is one of the powerful tools of network data analysis. However, besides just the Statistics, the complexity of the network data requires the collaborative innovation research from some other disciplines, such as Information Science, Social Science and etc. Driven with the network data analysis, this project plans to host a series of academic activities such as symposiums and summer schools for graduate students in order to gather the home and abroad relevant research teams and deepen the cooperation between the experts from Statistics and Information, Economics, Finance, Education, Psychology, Biological Informatics and Administrative Management. Also, it is committed to promoting the integration of Statistics and its interdiscipline, and creating a diverse platform for communication, cooperation and research, in order to provide a way to solve the scientific and real-life problems. Meanwhile, this project focuses on the guidance and training of the youth academic backbones, trying to build an academic team working on the network data analysis with international influence.
近年来, 网络数据分析给科学研究带来了前所未有的挑战。毋庸置疑,统计学是网络数据分析的强有力工具之一。然而,网络数据的复杂性需要信息科学、社会科学等多学科的协同创新研究。本项目以网络数据分析为驱动,拟通过举办专题研讨会、研究生暑期学校、学术论坛等系列活动凝聚国内外网络数据研究队伍,深化统计学与信息科学、经济金融、教育心理、生物信息、行政管理等领域相关专家的紧密合作,促进统计学与其交叉学科的融合,打造一个多元的交流、合作、研究平台,为解决科学及国计民生问题提供一个支撑途径。与此同时,本项目注重对青年学术骨干的引导和培养,力争打造一支具有一定国际影响力的网络数据分析学术团队。

结项摘要

近年来,大数据分析给科学研究带来了前所未有的挑战,而网络数据是其中比较具有代表性的一类数据形式。高频、海量的网络数据中蕴含着丰富的信息结构,如何合理、及时地把握如此宝贵的信息资源,并将其转化为行业生产力是科研工作者们在当下面临的一个重要问题太。毋庸置疑,统计学是网络数据分析的强有力工具之一。然而,网络数据的复杂性需要信息科学、社会科学等多学科的协同创新研究。本项目以网络数据分析为驱动,通过成立学科学术委员会搭建平台、凝聚国内外网络数据研究队伍,深化统计学与信息科学、经济金融、教育心理、生物信息、行政管理等领域相关专家的紧密合作,促进统计学与其交叉学科的融合,引领国内外优秀统计学人才开展方向性研究;通过组织专题研讨会共同探索、研究、交流、合作,以期在网络数据分析的理论方法和重要技术上取得突破;通过举办研究生暑期学校,利用授课、专题讲座、学术报告等形式,将涉及到大数据分析的的学科前沿问题和研究进展与统计学科的核心基础课程紧密联系融合,讲授给研究生及青年骨干科研工作者,提高专业人才的培养质量,扩大网络数据研究队伍的整体规模,力争打造一支具有一定国际影响力的网络数据分析学术团队。

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)

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--"}}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--" }}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--"}}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}

数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}

{{ item.title }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}

数据更新时间:{{ patent.updateTime }}

其他文献

Analyzing Longitudinal Item Response Data via the Pairwise Fitting Method
通过成对拟合方法分析纵向项目响应数据
  • DOI:
    10.1080/00273171.2011.589279
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    Multivariate Behavioral Research
  • 影响因子:
    3.8
  • 作者:
    付志慧;陶剑;史宁中;张明;林楠
  • 通讯作者:
    林楠
带有误差变量的自回归模型的局部多项式估计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    数学物理学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    于卓熙;王德辉;史宁中
  • 通讯作者:
    史宁中
Bias correction estimator for a dynamic panel data model with fixed effects using an iterated bootstrap
使用迭代引导程序的具有固定效应的动态面板数据模型的偏差校正估计器
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    Hacettepe Journal of Mathematics and Statistics
  • 影响因子:
    0.8
  • 作者:
    Yu; G.;高巍;史宁中
  • 通讯作者:
    史宁中
Estimation of relative average treatment effects with misclassification
错误分类的相对平均治疗效果的估计
  • DOI:
    10.1016/j.econlet.2011.01.002
  • 发表时间:
    2011
  • 期刊:
    Economics Letters
  • 影响因子:
    2
  • 作者:
    Fu; L.Y.;高巍;史宁中
  • 通讯作者:
    史宁中
A Finite Mixture Model for Working Correlation Matrices in Generalized Estimating Equations
广义估计方程中工作相关矩阵的有限混合模型
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2012
  • 期刊:
    Statistica Sinica
  • 影响因子:
    1.4
  • 作者:
    Xu Li Li;Xu Li Li;Lin Nan;Lin Nan;张宝学;张宝学;史宁中;史宁中
  • 通讯作者:
    史宁中

其他文献

{{ item.title }}
{{ item.translation_title }}
  • DOI:
    {{ item.doi || "--" }}
  • 发表时间:
    {{ item.publish_year || "--"}}
  • 期刊:
    {{ item.journal_name }}
  • 影响因子:
    {{ item.factor || "--" }}
  • 作者:
    {{ item.authors }}
  • 通讯作者:
    {{ item.author }}
empty
内容获取失败,请点击重试
重试联系客服
title开始分析
查看分析示例
此项目为已结题,我已根据课题信息分析并撰写以下内容,帮您拓宽课题思路:

AI项目思路

AI技术路线图

史宁中的其他基金

数学天元基金统计学研究生暑期学校2015
  • 批准号:
    11526007
  • 批准年份:
    2015
  • 资助金额:
    51.0 万元
  • 项目类别:
    数学天元基金项目
数学天元基金统计学研究生暑期学校2014
  • 批准号:
    11426025
  • 批准年份:
    2014
  • 资助金额:
    60.0 万元
  • 项目类别:
    数学天元基金项目
数学天元基金统计学研究生暑期学校2013
  • 批准号:
    11326027
  • 批准年份:
    2013
  • 资助金额:
    60.0 万元
  • 项目类别:
    数学天元基金项目
2012东师现代统计讲习班--现代统计学基础和发展(I)
  • 批准号:
    11226030
  • 批准年份:
    2012
  • 资助金额:
    40.0 万元
  • 项目类别:
    数学天元基金项目
图模型及其相关问题研讨班
  • 批准号:
    11126020
  • 批准年份:
    2011
  • 资助金额:
    25.0 万元
  • 项目类别:
    数学天元基金项目
混合模型与纵向数据分析
  • 批准号:
    11026026
  • 批准年份:
    2010
  • 资助金额:
    12.0 万元
  • 项目类别:
    数学天元基金项目
实数的整数化表示理论与算法的研究
  • 批准号:
    11071269
  • 批准年份:
    2010
  • 资助金额:
    28.0 万元
  • 项目类别:
    面上项目
统计及其交叉科学前沿问题
  • 批准号:
    10926024
  • 批准年份:
    2009
  • 资助金额:
    12.0 万元
  • 项目类别:
    数学天元基金项目
应用统计方法研究
  • 批准号:
    10931002
  • 批准年份:
    2009
  • 资助金额:
    150.0 万元
  • 项目类别:
    重点项目
生物医学中的统计方法研究
  • 批准号:
    10431010
  • 批准年份:
    2004
  • 资助金额:
    100.0 万元
  • 项目类别:
    重点项目

相似国自然基金

{{ item.name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 批准年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}

相似海外基金

{{ item.name }}
{{ item.translate_name }}
  • 批准号:
    {{ item.ratify_no }}
  • 财政年份:
    {{ item.approval_year }}
  • 资助金额:
    {{ item.support_num }}
  • 项目类别:
    {{ item.project_type }}
{{ showInfoDetail.title }}

作者:{{ showInfoDetail.author }}

知道了

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]
      
关闭
close
客服二维码