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.     

用地理信息系统实现舞毒蛾危害的预测(英文)

本文提出了预测舞毒蛾危害造成树木失叶的逻辑斯蒂回归模型。数据调查是以100m×100m为一格的小尺度下进行的,回归自变量是卵密度、雄蛾密度、前一年的失叶情况和到前一年最近的失叶格的距离,预测结果是一个失叶概率的分布图。我们用文中模型模拟了目前舞毒蛾综合管理中的防治决策过程,结果表明本文提出的模型在应用于实际的管理决策中是很合适的。     

前瞻研究中多因素人群归因危险度的Poisson回归模型估计

本文提出多因素前瞻研究中利用Poisson回归发病率预测模型和相对危险度估计调整和综合人群归因危险度的方法,与Bruzzi等和Deubner等提出的多因素人群归因危险度估计方法进行了比较,强调在前瞻资料的人群归因危险度的估计中利用poisson回归模型考虑失访病例和随访时间效应,并能直接估计相对危险度的优势.应用所建立的方法对启东县肝病人群14年前瞻观察资料进行肝癌危险因素的人群归因危险度的估计。     

景观生态视角下草地生态质量的空间差异及其影响因素——以内蒙古四子王旗为例

科学评价北方荒漠草原的生态质量,有助于草地景观的生态修复与荒漠化防治。以内蒙古四子王旗为例,采用景观生态视角,通过构建生态质量评价体系,结合综合指数法和自然间断法,对研究区内130个行政村域的草地生态质量进行综合评价及类别划定;通过引入地理加权回归模型并对比最小二乘回归模型,评估外源压力对草地生态质量的影响。结果表明:(1)2016年四子王旗村域草地生态质量的指数变化幅度为0.003—0.765,呈现出北高南低的区域差异;在空间分布上,高高集聚、低低集聚和低高集聚的空间特征反映出村域草地生态质量的非均衡特征及空间依赖;(2)对比模型估计参数,地理加权回归模型具有解释草地生态质量空间异质性和处理数据非平稳性的优势,预测精度优于最小二乘回归模型;(3)6种变量对草地生态质量的回归系数表明,经济压力和环境压力的影响效应明显高于人口压力和资源压力。与草地生态质量变化呈正相关的因素依次为:生态用地比、人均耕地面积和草地载畜量,而与至城镇中心距离、劳动人口比和人均GDP则依次呈现出负相关关系。研究结果可为草地生态保护与治理提供参考。     

常见寿命数据类型及生命表的编制方法

生命表是描述种群死亡过程的有用工具,介绍了4种常见的寿命数据类型;寿终数据,右删失数据,左删失数据和区间型数据特征及其相应的数据分析处理方法即生命表法,乘积限估计和Turbull估计法,对生命表法和乘积限估计法应用上的特点进行了比较,同时还对特殊的寿命数据类型－－截断数据做了简要介绍。     

降水量和温度对植被覆盖指数影响的空间非平稳性特征——以新疆伊犁河谷地区为例

多变量空间相关分析多基于时间序列数据,对数据时长与统计要求严格,空间非平稳性特征分析可以利用单期数据分析多变量之间的相关性。通过空间变系数回归模型分析了2006年和2011年的新疆伊犁地区降水量和温度对植被覆盖度指数影响的空间变化特征,利用局部线性地理加权回归(GWR)方法估计得到了回归系数曲面,揭示出变量间相互影响的空间异质性,同时利用线性回归最小二乘估计进行了对比。结果表明:(1)空间变系数回归模型可以用于变量间的空间相关分析;(2)局部线性GWR估计方法明显优于线性回归最小二乘估计;(3)拟合结果表明,伊犁地区降水量和温度对植被覆盖指数的影响具有显著的空间非平稳性特征;(4)模型估计误差是降水、气温之外的地形、地貌及人类活动等多种因素造成的,需进一步研究。方法可为具有空间非平稳性特征变量间空间相关性分析以及植被覆盖指数的空间模拟分布提供思路和方法。     

动态生命表寿命数收集与处理过程中常见问题的探讨

种群动态生命是研究野生动物存活过程的有用工具,而其可靠性则依赖于生命数据收集与处理过程中的正确性。章就野生动物动态生命表收集和处理过程中常见的右删失数据处理问题、个体死亡时间估计、同生群初始值N0估计以及早期死亡数据的估算问题提出了一点建议和讨论。     

利用各世代的小区平均数估计遗传参数的加权最小二乘法

本文提出了在随机区组设计下利用六个世代的小区平均数估计加性-显性-二基因互作模型的各参数、检验该模型的加权最小二乘法的基本步骤。     

具有空间自相关残差的回归模型及其应用

提出了具有空间自相关残差的多变量回归问题,这种残差包括单点、局部和区域化三种尺度.文中提出了两种处理空间自相关的方法:把自相关加入残差协方差作参数的改进估计──相邻相关方法和把残差作区域化最优自相关估计──一般空间自相关方法.用森林对舞毒蛾危害敏感性概率的大范围估计为例,比较了传统回归方法和本文方法间的差异,交叉检验结果表明本文的方法明显优于直接回归方法,这说明加入空间自相关对空间回归问题是必要的.     

具有左截断、右删失寿命数据类型的生命表编制方法

左截断数据是一类特殊的寿命数据类型,其定义为一些动物个体并非在初始时间（出生或孵化）而是在某个时间（年龄）延滞之后才进入调查取样范围而收集到的一类寿命数据。传统的乘积限估计法只能处理寿终数据和右删失数据,对左截断数据则无能为力。本文提出一种对乘积限估计法改进方法,此种方法能同时处理寿终数据、右删失数据和左截断数据,从而有效地利用了左截断数据所含有的物种存活信息。     

三参数增长模型拟合:以季风常绿阔叶林中两个优势乔木种群为例

Logistic、Mitscherlich、Gompertz方程是一类三参数饱和增长曲线模型,广泛地应用于许多学科领域．本文基于logistic方程饱和值K估计的三点法、四点法,推导出Mitscherlich、Gompertz方程K值的三点法、四点法估计公式,并以南亚热带季风常绿阔叶林中两种优势乔木厚壳桂、黄果厚壳桂种群为例,先用三点法或四点法估计出K值,再通过线性回归与非线性回归相结合的方法,可获得三个增长模型中三个参数的最优无偏估计．实例研究表明,两个优势种群增长数据均符合三个增长模型,但更符合增长曲线呈S形的logistic、Gompertz方程,且以logistic方程最适合于观察;黄果厚壳桂种群增长快于厚壳桂种群．     

等重复数据的非线性加权回归

本文给出了等重复数据情形下的非线性关系的线性化回归模型的误差与参数估计式．     

基于GWR模型的于田绿洲土壤表层盐分空间分异及其影响因子

以于田绿洲为研究靶区,利用24个采样点的土壤表层盐分数据,选取9个与土壤表层盐分密切相关的影响因子,结合空间自相关、传统回归分析和地理加权回归模型,分析表土盐分的空间分布特征及其影响因子的空间分异.结果表明:于田绿洲表土盐分在空间上并非随机分布,而是存在较强的空间依赖关系,空间自相关指数为0.479.地下水矿化度、地下水埋深、高程和温度是影响干旱区平原绿洲表土积盐的主要因子,这些因子具有空间异质性,选取的9个环境变量中除土壤pH值外,其他变量对表土盐分的影响强度均存在显著的空间分异.GWR模型对存在空间非平稳性数据的解释能力和估计精度都优于OLS模型,而且在模型估计参数的可视化上具有明显优势.     

多元统计中Logistic回归模型参数估计的一种方法及应用

本文提出一多元统计中Logistics回归模型参数的估计方法──极大似然估计法,使得很容易在计算机上应用,并建立了大兴安岭地区秋季人为火发生预报模型。     

基于最小模估计及Tikhonov正则方法的脑磁源重建

脑磁图（magnetoencephalogram,MEG）研究中的磁源分布图象重建,属于不适定问题,需要引入适合的先验约束,把它转化为适定问题。采用非参数的分布源模型,磁源成象问题即为求解病态的欠定的线性方程组。这里采用的方法是建立在最小模估计和Tikhonov正则的基础上,从数学算法本身及相关的解剖学和神经生理学的信息,对解空间加以限制,提出了区域加权算子,再结合深工加权,以期得到合理的神经电流分布。通过仿真实验表明能得出理想的重建结果,同时讨论了该方法的局限性以及下一步的工作方向。     

普通克立格法在昆虫生态学中的应用

地统计学是以区域化变量为基础,以变差函数为主要工龄,分析空间相关变量结构的统计方法。在对波动较大的实验变差函数进行拟合时,虽无法获得最优拟合,但运用人机对话的拟合方法来灵活选取参数,可以得到较理想的变差函数模型的参数。本文运用加权多项式回归法以及人机对话的方法,得到了较理想的1级与2级球状模型拟合结果,同时利用直线函数对实验变差函数进行了拟合,最后利用普通Kriging法,对待估计点进行各理论模型的最优、线性、无偏内插估计,得出克立格内插权重。将此方法应用于广东省四会市大沙镇富溪乡试验田稻飞观测数据,由待估点周围若干观测点的数据,有效地估计出待估点的昆虫分布密度,并讨论比较了不同理论模型的拟合效果以及估计误差。结果表明,2级球状模型的拟合最好,一级球状模型次之,直线函数的拟合最差,但直线函数计算最为简便。     

农业生产中四组数据的Logistic模型的参数确定

本文介绍了求非线性回归模型参数的基本理论,选择Logistic回归模型作为模型函数.以牧草再生长的数据集1为例,用Mathematica软件绘制了数据集1的点图.最后给出四组数据的拟合曲线和置信域.     

细胞历经周期的随机模型

本文提出了一类细胞历经周期的随机模型。在证明此模型下细胞出生大小渐近稳定分布的存在唯一性的同时证明了Tyson(1986)的一个猜测。此外,本文还考察了稳定分布的求解问题以及细胞历经周期的特征性质,并与基于实验数据的估计进行比较,结果表明,本模型与实际情形吻合较好。     

度量误差对模型参数估计值的影响及参数估计方法的比较研究

基于模型V=aDb,首先在Matlab下用模拟实验的方法,研究了度量误差对模型参数估计的影响,结果表明:当V的误差固定而D的误差不断增大时,用通常最小二乘法对模型进行参数估计,参数a的估计值不断增大,参数b的估计值不断减小,参数估计值随着 D的度量误差的增大越来越远离参数真实值;然后对消除度量误差影响的参数估计方法进行研究,分别用回归校准法、模拟外推法和度量误差模型方法对V和D都有度量误差的数据进行参数估计,结果表明:回归校准法、模拟外推法和度量误差模型方法都能得到参数的无偏估计,克服了用通常最小二乘法进行估计造成的参数估计的系统偏差,结果进一步表明度量误差模型方法优于回归校准法和模拟外推法．     

含不可忽略缺失数据非线性再生散度模型参数的Bayes估计

给出协变量带有不可忽略缺失数据的非线性再生散度模型的Bayes方法,缺失数据机制由Logistic回归模型来确定.Gibbs抽样技术和Metropolis-Hastings算法(简称MH算法)用来得到模型参数、缺失数据机制中回归系数的联合Bayes估计,并用实例加以说明.