关于有序数据的统计推断

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    11071035
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    26.0万
  • 负责人：
    高巍
  • 依托单位：
    东北师范大学
  • 学科分类：
    A0402.统计推断与统计计算
  • 结题年份：
    2013
  • 批准年份：
    2010
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2011-01-01 至2013-12-31

项目摘要

在医学、经济学、社会学等研究中通常所收集到的数据是含有有序变量的，如何对这类数据进行统计分析是一个非常具有挑战性的研究课题。关于离散数据的统计分析，当变量是名义的情形时已经取得了丰硕的研究成果，出版了大量的研究专著，开发了相关应用统计软件。但是到目前关于有序数据统计分析的研究是比较薄弱的，在其模型建立与数据分析方法上的研究是远远不够的，极大地制约了其应用发展。其次关于有序纵向数据统计分析的研究尤为重要, 如在药物临床试验中，研究药物治疗效果随时间变化的统计规律；在经济学研究中，研究消费者选择行为的动态变化机制等。本研究将对上述问题进行研究，在参考目前常用模型的基础上建立简单、实用的统计模型，把有序的信息合理地体现在模型的参数中，将有序数据的统计分析转化为关于模型在参数限制条件下的统计推断问题。基于约束条件下统计推断的相关理论，提出参数估计方法以及相关检验统计量，为该方面的应用提供方法。

结项摘要

有序离散数据在社会学、医学、经济学、金融学等方面有着广泛的应用，合理地添加有序信息可以提高参数的统计推断精度，目前关于这方面的研究还有很大的发展空间，因此关于有序离散数据的统计推断是统计学研究的一个热点. 本课题组绕着有序数据的统计推断开展了下面的研究工作：(1)对于边际分布在某些随机序限制的条件下,基于Kullback-Leibler信息量准则, 提出了格子点估计的迭代算法.该算法相对于mathlab中最优化算法而言, 具有迭代简单、易于操作、计算速度快等特点.(2)对于有序等级评价分类数据，建立了参数在序约束下的对数线性模型，给出了模型中参数的估计方法,以及相应检验统计量,在零假设下得到了检验统计量的大样本分布,是加权的卡方分布.(3)在误分类存在的情况下,提出了对因果效应估计值的纠偏方法.(4)对于优比(odds ratio)的半参数模型，提出了半参有效估计方法. (5) 提出了新的实验设计算法并且在D最优准则下证明了乘积算法(multiplicative algorithm)是单调的且收敛于D最优解. 本项目还进行了其它几方面的研究，如纵向数据研究、非参数测量误差模型的统计推断、大维随机矩阵研究. 对于纵向数据的统计分析,基于 Cholesky分解，提出了半参数模型的估计方法方, 解决了协方差的正定性和计算两方面存在的复杂问题，同时该方法对于协方差结构具有很好的稳健性；在协变量存在测量误差的条件下，给出均值函数模型的非参数估计方法；在通讯研究和基因数据的分析中, 经常面临到维数比较庞大但观测到的个体相对而言比较少的现实, 如何处理这类数据是目前统计学研究的热点, 大维随机矩阵的研究对这类问题的处理可能会提供很好借鉴或理论基础，对此课题组成员已经取得了一些很好的研究成果.

项目成果

期刊论文数量（13）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Central limit theorems for linear spectral statistics of large dimensional F-matrices
大维 F 矩阵线性谱统计的中心极限定理
  • DOI：
    10.1214/11-aihp414
  • 发表时间：
    2012-05
  • 期刊：
    Annales de l'Institut Henri Poincaré (B) Probabilités et Statistique
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    郑术蓉
  • 通讯作者：
    郑术蓉
Bias Correction for Alternating Iterative Maximum Likelihood Estimators
交替迭代最大似然估计器的偏差校正
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    Journal of Mathematical Research with Applications
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Gang Yu, Wei Gao, Ninzhong Shi
  • 通讯作者：
    Gang Yu, Wei Gao, Ninzhong Shi
Efficient semiparametric mean-association estimation for longitudinal binary responses
纵向二元响应的有效半参数平均关联估计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    Statistics in Medicine
  • 影响因子：
    2
  • 作者：
    Chen, Ziqi;Shi, Ning-Zhong;Gao, Wei;Tang, Man-Lai
  • 通讯作者：
    Tang, Man-Lai
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：
    2011-04
  • 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
Nonparametric estimation of the log odds ratio for sparse data by kernel smoothing
通过核平滑对稀疏数据的对数比值比进行非参数估计
  • DOI：
    10.1016/j.spl.2011.06.017
  • 发表时间：
    2011-12
  • 期刊：
    Statistics & Probability Letters
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Chen, Z.Q.;史宁中;高巍
  • 通讯作者：
    高巍

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  • 通讯作者：
    高巍

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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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