m相依逼近及其应用

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    10871177
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    33.0万
  • 负责人：
    林正炎
  • 依托单位：
    浙江大学
  • 学科分类：
    A0211.概率极限理论与随机化结构
  • 结题年份：
    2011
  • 批准年份：
    2008
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2009-01-01 至2011-12-31

项目摘要

鞅逼近方法在概率极限理论中是一种常用的有效方法，近年来一些学者将它应用于统计大样本理论的研究，取得了一批很好的成果。但是，对于某些人们感兴趣的随机变量（序列）的函数，利用该方法不能得到最优的极限结果（如建立的强逼近的速度不是最佳的）；而对另一些随机变量（序列）的函数（如包含很多概率或统计模型的noncausal 过程），鞅逼近的方法是失效的。最近我们引入了一个十分有效的方法- - -m相依逼近法，利用它研究了某些重要的模型（如平稳序列的周期图，GARCH模型）的渐近性质，取得了理想的结果。拟通过对本项目的深入研究，进一步发展和完善这一方法，并将它应用到对各类重要的概率和统计模型的极限性质的研究中去。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（27）
专著数量（1）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Empirical likelihood inference for diffusion processes with jumps
具有跳跃的扩散过程的经验似然推断
  • DOI：
    10.1007/s11425-010-4027-2
  • 发表时间：
    2010-07
  • 期刊：
    Science China-Mathematics
  • 影响因子：
    1.4
  • 作者：
    Wang HanChao;Lin ZhengYan
  • 通讯作者：
    Lin ZhengYan
A functional LIL for integrated alpha stable process
用于集成 alpha 稳定过程的功能性 LIL
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Acta Mathematica Sinica-English Series
  • 影响因子：
    0.7
  • 作者：
    Lin, Zheng Yan;Zhang, Rong Mao
  • 通讯作者：
    Zhang, Rong Mao
Variable selection in partially time-varying coefficient models
部分时变系数模型中的变量选择
  • DOI：
    10.1080/10485250902912694
  • 发表时间：
    2009-07
  • 期刊：
    Journal of Nonparametric Statistics
  • 影响因子：
    1.2
  • 作者：
    Chen, Jia;Lin, Zhengyan;Li, Degui
  • 通讯作者：
    Li, Degui
Local linear M-estimators in null recurrent time series
零循环时间序列中的局部线性 M 估计器
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2009-10
  • 期刊：
    Statistica Sinica
  • 影响因子：
    1.4
  • 作者：
    Lin, Zhengyan;Chen, Jia;Li, Degui
  • 通讯作者：
    Li, Degui
Asymptotic expansion for nonparametric M-estimator in a nonlinear regression model with long-memory errors
具有长记忆误差的非线性回归模型中非参数 M 估计器的渐近展开
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    J. Statist. Plan. Infer.
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈佳;林正炎;李德柜
  • 通讯作者：
    李德柜

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其他文献

U-统计量对数律的精确渐近性
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    数学物理学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    周慧;林正炎
  • 通讯作者：
    林正炎
Strong approximation for \rho-mixing sequences
\rho 混合序列的强近似
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    Science in China
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    林正炎;赵月旭
  • 通讯作者：
    赵月旭
Adaptive designs for sequential experiments
序贯实验的自适应设计
  • DOI：
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  • 发表时间：
    2003
  • 期刊：
    J. of Zhejiang University (Science)
  • 影响因子：
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  • 作者：
    林正炎;张立新
  • 通讯作者：
    张立新
稳定积分的弱收敛
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2018
  • 期刊：
    数学学报(中文版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    周力凯;林正炎;王汉超
  • 通讯作者：
    王汉超
ASYMPTOTIC NORMALITY OF KERNEL ESTIMATES OF A DENSITY FUNCTION UNDER ASSOCIATION DEPENDENCE
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2003
  • 期刊：
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    林正炎
  • 通讯作者：
    林正炎

其他文献

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    6.0 万元
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提升《高校应用数学学报》的水平
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  • 批准年份：
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    5.0 万元
  • 项目类别：
    数学天元基金项目
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  • 资助金额：
    5.0 万元
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    数学天元基金项目
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高校应用数学学报Ｂ辑（英文版）
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  • 项目类别：
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非高斯过程样本理论中的极限定理
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    2005
  • 资助金额：
    29.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目
由一段样本产生的统计量的极限理论及其应用
  • 批准号：
    19871021
  • 批准年份：
    1998
  • 资助金额：
    16.5 万元
  • 项目类别：
    面上项目
概率极限理论及其应用
  • 批准号：
    19571021
  • 批准年份：
    1995
  • 资助金额：
    5.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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  • 批准号：
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  • 项目类别：
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相似海外基金

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作者：{{ showInfoDetail.author }}

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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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