纵向数据的参数建模及其统计诊断

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    10671032
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    26.0万
  • 负责人：
    林金官
  • 依托单位：
    东南大学
  • 学科分类：
    A0402.统计推断与统计计算
  • 结题年份：
    2009
  • 批准年份：
    2006
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2007-01-01 至2009-12-31

项目摘要

纵向数据是指不同时间或空间上的重复观测数据,纵向数据分析是近年来统计学研究的热点.但目前国内外的有关纵向数据的研究中是基于期望模型已知、半已知或全未知的假定下对数据进行分析的，对模型本身的合理性研究得不多。纵向数据的参数建模及其统计检验课题是对实际领域的纵向数据进行探索，首先挖掘纵向数据的本质以建立便于统计分析的模型，包括均值模型选择和方差模型选择；其次对选择的统计模型进行统计诊断；本课题还将结合纵向数据以及被选择的模型的特点，系统研究其统计诊断方法.本课题在研究纵向数据建模方法时,将较多地研究若干常用的非线性和广义非线性统计模型，既要考虑到数据的实际背景，也要考虑数学处理的方便，在进行模型选择时，结合利用模型选择准则如AIC或BIC，我们可以选择一个较合理的均值模型和协方差结构来拟合复杂纵向数据。课题组多年来一直从事非线性模型和统计诊断方面的研究,有较多的研究积累和较好的研究基础．

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（26）
专著数量（1）
科研奖励数量（1）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Asymptotic properties of the score test for varying dispersion in exponential family nonlinear models
指数族非线性模型中不同色散的分数检验的渐近性质
  • DOI：
    10.1080/02331880802190497
  • 发表时间：
    2009-03
  • 期刊：
    Statistics
  • 影响因子：
    1.9
  • 作者：
    林金官
  • 通讯作者：
    林金官
Diagnostics for generalized Poisson regression models with errors in variables
具有变量错误的广义泊松回归模型的诊断
  • DOI：
    10.1080/00949650802050365
  • 发表时间：
    2009-07
  • 期刊：
    Journal of Statistical Computation and Simulation
  • 影响因子：
    1.2
  • 作者：
    解锋昌;韦博成
  • 通讯作者：
    韦博成
ZI数据的统计分析综述
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    应用概率统计
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    解锋昌;林金官;韦博成
  • 通讯作者：
    韦博成
Case-deletion Influence Measures for the Data from Multivariate t Distributions
多元 t 分布数据的案例删除影响测量
  • DOI：
    10.1080/02664760701590574
  • 发表时间：
    2007-10
  • 期刊：
    Journal of Applied Statistics
  • 影响因子：
    1.5
  • 作者：
    解锋昌;韦博成;林金官
  • 通讯作者：
    林金官
Heteroscedasticity and/or autocorrelation diagnostics in nonlinear models with AR(1) and symmetrical errors
具有 AR(1) 和对称误差的非线性模型中的异方差和/或自相关诊断
  • DOI：
    10.1007/s00362-008-0171-y
  • 发表时间：
    2010-12
  • 期刊：
    Statistical Papers
  • 影响因子：
    1.3
  • 作者：
    Li-Xing Zhu;林金官;曹春正
  • 通讯作者：
    曹春正

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其他文献

Nonparametric estimation ingeneralized varying-coefficient models based on iterative weightedquasi-likelihood method
基于迭代加权拟似然法的广义变系数模型的非参数估计
  • DOI：
    10.1002/jssc.200900650
  • 发表时间：
    2016
  • 期刊：
    Computational Statistics
  • 影响因子：
    1.3
  • 作者：
    赵彦勇;林金官;黄性芳
  • 通讯作者：
    黄性芳
Outlier Detection in Adaptive Functional-Coefficient Autoregressive Models Based on Extreme Value Theory
基于极值理论的自适应函数系数自回归模型异常值检测
  • DOI：
    10.1155/2013/910828
  • 发表时间：
    2013-04
  • 期刊：
    Mathematical Problems in Engineering
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈平;董玲;陈婉仪;林金官
  • 通讯作者：
    林金官
宽象限相依随机变量部分和的中偏差及其在保险中的应用
  • DOI：
    10.16205/j.cnki.cama.2015.0035
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    数学年刊A辑(中文版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    杨洋;林金官;王定成
  • 通讯作者：
    王定成
Empirical likelihood for varying-coefficient semiparametric mixed-effects errors-in-variables models with longitudinal data
具有纵向数据的变系数半参数混合效应变量误差模型的经验似然
  • DOI：
    10.1007/s10260-013-0238-3
  • 发表时间：
    2014-03
  • 期刊：
    Statistical Methods and Applications
  • 影响因子：
    1
  • 作者：
    周兴才;林金官
  • 通讯作者：
    林金官
Generalized variable resolution designs
广义可变分辨率设计
  • DOI：
    10.1007/s00184-015-0531-2
  • 发表时间：
    2015-02
  • 期刊：
    Metrika
  • 影响因子：
    0.7
  • 作者：
    林金官;陈雪平
  • 通讯作者：
    陈雪平

其他文献

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林金官的其他基金

具有复杂相关结构的几类统计模型的理论与应用研究
  • 批准号：
    11171065
  • 批准年份：
    2011
  • 资助金额：
    45.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

相似国自然基金

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相似海外基金

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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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