具有复杂相关结构的几类统计模型的理论与应用研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    11171065
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    45.0万
  • 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：
    2015
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

在实际问题中，数据常常是相依的，具有潜在的相关结构.本课题研究具有复杂相关结构(如NA序列、鞅差序列、混合序列及它们的线性混合、Copula结构等)的几种常见统计模型的相关理论和应用问题.首先研究具有复杂相关结构普通回归模型相关推断的理论及应用问题，并探索相关结构的可识别性及统计检验问题;其次研究含有复杂相关结构及Copula相关结构的纵向数据模型的统计推断,包括参数估计及其渐近性质、异方差和相关性检验等;第三研究基于参数、半参数和非参数方法建立具有Copula结构的多元极值模型及其统计分析方法；第四研究基于Copula相关结构的多元广义极值模型的统计计算方法; 第五进行具有复杂相关结构的实际数据分析和算法研究。将复杂相关结构和Copulas相关结构应用于刻画常见的统计模型的相关性进而进行统计推断是一个研究内容丰富、很有挑战性的课题，它不但具有理论上的研究价值，也具有更直观的实际意义.

结项摘要

在实际问题中，数据常常是相依的，具有潜在的相关结构.本课题研究具有复杂相关结构(如NA序列、鞅差序列、混合序列及它们的线性混合、Copula结构等)的几种常见统计模型的相关理论和应用问题.首先研究了具有复杂相关结构普通回归模型相关推断的理论及应用问题，并探索相关结构的可识别性及统计检验问题;其次研究了含有复杂相关结构及Copula相关结构的纵向数据模型的统计推断,包括参数估计及其渐近性质、异方差和相关性检验等;第三探索了基于参数、半参数和非参数方法建立具有Copula结构的多元极值模型及其统计分析方法；第四进行了具有复杂相关结构的实际数据分析和算法研究。经过四年的研究，已圆满完成了预设任务。另外课题组还对实验设计中的因析问题, 具有相关和重尾金融保险模型的有限时崩溃概率推断问题进行了探索，得到了若干有意义的结论。将复杂相关结构和Copulas相关结构应用于刻画常见的统计模型的相关性进而进行统计推断是一个研究内容丰富、很有挑战性的课题，它不但具有理论上的研究价值，也具有更直观的实际意义.

项目成果

期刊论文数量（63）
专著数量（1）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Asymptotic properties of wavelet-based estimator in nonparametric regression model with weakly dependent processes
弱相关过程非参数回归模型中基于小波的估计器的渐近性质
  • DOI：
    10.1186/1029-242x-2013-261
  • 发表时间：
    2013-01-01
  • 期刊：
    JOURNAL OF INEQUALITIES AND APPLICATIONS
  • 影响因子：
    1.6
  • 作者：
    Zhou, Xing-cai;Lin, Jin-guan;Yin, Chang-Ming
  • 通讯作者：
    Yin, Chang-Ming
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
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
基于估计的线性混合效应模型自相关和随机效应检验
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    数学物理学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    孙慧慧;林金官
  • 通讯作者：
    林金官

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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
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  • 发表时间：
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  • 期刊：
    Computational Statistics
  • 影响因子：
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  • 作者：
    赵彦勇;林金官;黄性芳
  • 通讯作者：
    黄性芳
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：
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  • 通讯作者：
    王定成
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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
区组大小不等的主效应设计
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2017
  • 期刊：
    中国科学:数学
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    陈雪平;林金官;黄性芳;汪红霞
  • 通讯作者：
    汪红霞
基于M估计的线性混合效应模型自相关和随机效应检验
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2013
  • 期刊：
    数学物理学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    孙慧慧;林金官
  • 通讯作者：
    林金官

其他文献

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林金官的其他基金

纵向数据的参数建模及其统计诊断
  • 批准号：
    10671032
  • 批准年份：
    2006
  • 资助金额：
    26.0 万元
  • 项目类别：
    面上项目

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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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