Logistic曲线参数的一个最佳估计方法

本文提出用O．628优选法和SAS/STAT软件NLIN模块中的DUD法,对Logistic曲线中的参数k,a和b可得到最佳估计。     

广义Logistic模型的拟合

给出了广义Logistic模型有显示解的存在定理及其参数的一种拟合方法,并以稻田捕食天敌种群数量变化进行实际拟合,从而验证该模型对于描述各种不同生物种群的动态有更广泛的适用性。     

拟似然非线性模型中的置信域：几何法

对拟似然非线性模型在欧氏内积实间建立了修改的Ｂａｔｅｓ＆Ｗａｔｔｓ几何结构，基于此几何结构，导出了参数和子集系数的与统计曲率有关的三种近似置信域，进一步推广和发展了Ｈａｍｉｌｔｏｎ ｅｔ ａｌ．（１９８２）。Ｈａｍｉｌｔｏｎ（１９８６）和Ｗｅｉ（１９９４，１９９８）等人的相应结果。     

运用改进单纯形法拟合Logistic曲线的研究

Ｌｏｇｉｓｔｉｃ方程是研究有限空间内种群增长规律的重要工具之一本文运用改进单纯形法最优拟合Ｌｏｇｉｓｔｉｃ曲线,结果表明改进单纯形法具有较强的拟合非线性方程的能力,对生物实验及生态、生理学中诸多非线性曲线的参数估计具有普遍意义．     

单种群生长的广义Logistic模型中参数的一种估值方法

本文提出种群生长的实测数据与广义Logistic模型的相容性条件,给出估计环境容纳量K的数学方法,利用常微分方程反问题的处理方法与麦夸特方法,对模型中参数进行近似估计与优化估计,其方法简便、通用性强．     

Logistic回归模型及其在昆虫学中的应用

介绍了应用Logistic回归分析对二值反应的试验数据进行分析的方法 ,以及Logistic回归分析模型参数估计及其统计检验的方法 ,并结合 1个实际例子说明了Logistic回归模型的应用。     

删失数据下非线性半参数回归模型中参数的经验似然推断

考察了响应变量在随机删失情形下的非线性半参数回归模型,构造了未知参数的经验对数似然比统计量和调整经验对数似然比统计量,证明在一定条件下,所构造的经验似然比统计量渐近于X~2分布,并由此构造出未知参数的置信域.此外,又构造了未知参数的最小二乘估计量,证明了它的渐近性质.通过模拟研究表明,经验似然方法在置信域的覆盖概率以及精度方面要优于最小二乘法.     

进化规划在医用非线性曲线模型拟合中的应用

本文提出医用非线性曲线模型拟合的进化规划,并以指数曲线模型为例,选择了一组标样进行了模拟。结果表明,进行规划方法性能良好,可望成为各类医用非线性曲线拟合的有效工具。     

改进的遗传算法在医用非线性曲线模型拟合中的应用

本文提出医用非线性曲线模型拟合改进的遗传算法,以指数曲线模型为例,选择了一组标样进行了模拟,结果表明,改进的遗传算法性能良好,可望成为各类医用非线性曲线拟合的有效手段。     

基于Logistic回归模型的兔血液凝血功能诊断分析

针对兔胸部创伤后血液凝血功能检测数据,从变量检验入手,建立了基于Logistic回归模型的兔血液凝血功能诊断模型.结果表明模型的诊断正确率均在90%以上.为了降低样本集的划分对诊断正确率的影响,本文利用jackknife检验法思想和随机抽样技术,进一步对模型的有效性进行了评估分析并且证实了剔除纤维蛋白原(fibrinogen,FIB)指标会显著降低诊断正确率.     

红松人工林林木果实产量预估模型

以黑龙江省佳木斯市孟家岗林场红松人工林为研究对象,基于在12块固定样地中测定的579株红松单株结实量数据,采用Logistic回归模型及非线性回归模型构建了红松单木果实产量预测模型。首先,根据各样木的结实情况,采用SAS9.22统计软件建立了人工红松单株木结实与否的Logistic概率模型,并作为判断林木是否结实的基础模型。然后,通过分析红松人工林单木结实量与林木各调查因子的关系,构建了单株木果实产量的非线性预测模型。结果表明,文中建立的Logistic模型判断红松结实的正确率在65%以上。通过分析拟合效果,选择y=a(D2CW)b作为红松人工林果实产量预估的最优模型,其预估精度为77%,残差分布均匀,模型的拟合效果较好。最后采用2号样地实测的果实产量数据对两个模型同时进行了检验,结果表明该样地结实量的预估精度为92.78%。本研究为人工红松果实产量的预测提供了可行的方法。     

取整对Logistic种群模型动态的影响

不考虑环境嗓音,Logistic取整模型的种群动态是非混沌的,只会出现稳态和周期;在1＜r＜3和0＜r＜1区间,取整模型较原始模型能较快收敛到定态或者灭绝;增大K不能消除取整效应;取整模型周期长度受初值、K值和r值的影响;取整是混沌控制的一条新途径,它可能是自然种群中很少能检测到混沌的重要原因之一．     

基于样方数据的云南松林分生长模型研究——以云南省保山市杨柳白族彝族乡为例

以云南省保山市杨柳白族彝族乡实地调查的86块云南松样地数据,使用非线性拟合的方法拟合优选常用树木生长方程,建立了包括地位指数、密度指数、平均直径和蓄积量的生长模型。经验生长方程Schumacher的拟合度与其它方程相近,但模型中参数变异系数均比其余方程低,为地位指数、平均直径和蓄积量的最优方程。     

基于Logistic模型的煤电产业共生系统稳定性分析

煤电产业共生系统中煤炭企业与电力企业之间的关系与生物种群中物种之间的互利共生关系存在一定的相似性,煤电产业共生系统要实现自身的完善与稳定发展,其内部互利共生关系的企业间必须达到利益上的均衡。借鉴自然界生物种群竞争与合作的共生演化理论与思想,用企业产值来反映煤电产业共生系统演化过程的外生变量,建立了企业产值增长的竞争与合作型Logistic模型。在厘清稳定点的条件之后,通过协同演化博弈分析对煤电产业共生系统演化过程进行了模拟。研究结果表明:(1)煤电产业共生系统的稳定不仅取决于煤电企业进入对方造成的分散力与集聚力之间的较量,还取决于各自在系统内外所取得效益的比较;不仅取决于核心企业的决定性作用,还很大程度上取决于相关企业为进入系统所做出的努力和采取的措施,同时,还与企业的初始产值、竞争力、合作性以及产值增长率等有着密切的关系;(2)煤电产业共生系统要实现长期可持续发展,必须保持产业共生系统互补的共生系统结构以及较高的生产活力。     

双S形Logistic模型对动态增强MRI中乳腺良恶性病变的区分

提出了一种新颖的双S形Logistic模型,提取乳腺动态增强曲线的动力学特征,进而用于区分乳腺的良恶性病变.使用本实验室提出的新模型对乳腺动态增强曲线进行拟合,对模型中提取出的有效参数α,β进行加权得到D（α,β）作为区分乳腺良恶性肿瘤的指标.对50名患者乳腺的动态增强曲线进行了研究,根据病理诊断资料显示,其中25名为良性病灶,25名为恶性病灶.使用D（α,β）在两组病人中进行了统计分析.结果表明,D（α,β）在良恶性肿瘤组间具有显著性差异.而且,对于识别恶性肿瘤而言,D（α,β）比以往的半定量参数都具有更好的敏感性和特异性.总的来说,基于本文提出的新型Logistic模型提取出来的参数D（α,β）可以增加乳腺病灶的影像学诊断信息,有助于鉴别诊断乳腺良、恶性肿瘤.     

降低UV-B辐射对烤烟株高影响的非自治Logistic模型

根据在低纬高海拔的云南烟区,对烤烟品种云烟87进行不同程度的降低UV-B辐射的试验结果,建立了描述紫外线辐射影响烤烟株高生长形态的非自治Logistic模型.模型分析结果表明,与自然UV-B辐射相比较,当辐射强度的适当降低时,有利于烟株的生长,然而,当辐射强度降低得过多时,反而又不利于其生长.     

增长曲线模型回归参数B的影响分析—似然距离法

本文讨论增长曲模型的回归参数Ｂ的影响分析,导出了度量影响大小的似然距离量度ＬＤ,并分析了ＬＤ与广义Ｃｏｏｋ距离的联系,最后的实例应用说明了似然距离统计量度量增长曲线模型的影响点是有效的。     

沿海蝗区东亚飞蝗(Locusta migratoria manilensis)产卵场所选择的Logistic回归模型

以沿海蝗区南大港水库为研究区域,通过2002和2003两年野外450,50m规则栅格取样获取东亚飞蝗卵块、植物种类及其密度、土壤特性如含盐量、5cm含水量、pH、有机质及地形（阴坡和阳坡）等数据,采用多元Logistic回归模型,运用SAS软件筛选出与飞蝗产卵场所选择密切相关的变量,建立用于预测飞蝗产卵场所选择的Logistic回归模型。结果表明用植株密度（veg—d）和土壤含水量（water）所组建的模型能较好地预测飞蝗产卵选择,log（P（Y=1）/1-P（Y=1））=21．63-76.23/water-5．43log（water）-0．86（veg_d）。利用拟合优度（Goodness of fit）、预测准确性（Predictive accuracy）及模型x^2统计（Model chi—square statistic）等指标对模型进行评价的结果表明,所组建的用于预测飞蝗产卵场所选择的Logistic回归模型是可靠的,且能较好地预测事件是否发生。研究结果为区域蝗灾早期预警提供了科学依据和方法,对今后预测飞蝗产卵地点选择及防治决策有较高的实用性和应用价值。     

森林蒸散模型参数的确定

以长白山阔叶红松林为研究对象,利用长白山阔叶红松林气象观测塔安装的常规气象梯度观测系统、开路涡动相关系统的观测数据,依据空气动力学基本理论与能量平衡方程建立了森林蒸散机理模型,确定了模型参数,即风速廓线稳定度订正函数φ_m、温度廓线稳定度订正函数φ_h和零平面位移高度d.其中,研究地的零平面位移高度d为17.8m,是平均冠层高度(26m)的0.68.同时,给出了φ_m和φ_h随梯度理查逊数R_i变化的数学表达式.     

沿海蝗区东亚飞蝗(Locusta migratoria manilensis)产卵场所选择的Logistic回归模型

以沿海蝗区南大港水库为研究区域,通过2002和2003两年野外450, 50 m规则栅格取样获取东亚飞蝗卵块、植物种类及其密度、土壤特性如含盐量、5 cm含水量、pH、有机质及地形（阴坡和阳坡）等数据,采用多元Logistic回归模型,运用SAS软件筛选出与飞蝗产卵场所选择密切相关的变量,建立用于预测飞蝗产卵场所选择的Logistic回归模型。结果表明用植株密度（veg_d）和土壤含水量（water）所组建的模型能较好地预测飞蝗产卵选择,logP(Y=1)1-P(Y=1)=21.63-76.23water-5.43log(water)-086(veg_d)。利用拟合优度(Goodness of fit)、预测准确性(Predictive accuracy)及模型x2统计(Model chi-square statistic)等指标对模型进行评价的结果表明,所组建的用于预测飞蝗产卵场所选择的Logistic回归模型是可靠的,且能较好地预测事件是否发生。研究结果为区域蝗灾早期预警提供了科学依据和方法,对今后预测飞蝗产卵地点选择及防治决策有较高的实用性和应用价值。