基于非线性回归分析的差异基因选择方法

提出了一种新的用于微阵列基因差异表达多重假设检验的统计量计算方法,该方法利用基因表达值到各类样本数据中心的距离作为统计量进行多重假设检验,各统计量之间没有相关性,并且有效地减弱了数据噪声带来的假阳性结果,从而提高了多重假设检验的功效,所选择出的基因集也具有更好的分类能力.     

双因素方差分析模型中的广义p-值

利用Fiducial方法得到模型中假设检验问题的广义枢轴向量,由此直接定义广义p-值,并证明由此广义p-值所给出的检验在边界上具有频率性质. 在数值模拟中对广义p-值方法与广义F-检验方法作了比较. 模拟结果表明,在异方差时,广义p-值方法优于广义F-检验.     

探讨假设检验的基本问题

该文以一个简单例子探讨了统计中统计推断的一项重要内容--假设检验及其相关的基本问题。假设检验是利用样本对总体进行某种推断的方法。文中给出了对总体参数如何提出假设,再如何利用样本数据判断这个假设成立与否,以及假设检验方法可能犯的错误等。     

基于似然比的多步多重比较检验(英文)

似然比检验是假设检验中一个重要方法,不少最优检验都是似然比检验.文中对带有对照组的多重比较问题提出了一种新的逐步检验法,该检验法正是建立在似然比检验的基础上的.同原有的方法相比,它既能对带对照组的多重比较问题作出更详细的检验结果,推断出究竟哪些新的处理方法效果真正优于对照组的;而且这种逐步检验法只需要至多k-1次假设检验,而它的热却逼近需要2^k-1次检验的完全检验法的势.     

比例数据的拟似然推断及其应用

本文基于拟似然方法研究比例数据的统计推断及其在计量经济分析中的应用问题.拟似然估计不需要响应变量确切的分布假定,只需要一阶条件矩假设.与已有方法相比,本文提出的拟似然估计不仅具有稳健性而且具有很好的适应性.最后,通过家庭食物消费数据分析充分说明了所提方法的有用性.     

几何分布模型下动物总数的估计和检验

在几何分布模型下,给出了动物总数Ｎ的点估计、区间估计,并讨论了Ｎ的假设检验问题．当Ｎ有先验信息时,得到了Ｎ的Ｂａｙｅｓ推断方法．     

多重相关检验中错误发现率的控制算法

假设检验问题是通过比较p值和置信水平α的值来决定是否拒绝对应的假设,pα时我们拒绝原假设。随着试验次数的增加,在所有满足零假设为真的p值集合中,数值较小的p值存在的可能性会增加,从而使得做出错误的判断,p值调整算法可以针对多重检验有效地缓解这类问题。本文讨论多重检验的p值调整算法的功效,模拟基因序列进行多重检验分析,产生2000个模拟量(即基因数量),重复实验1000次,得到1000组p值。对每组p值使用相应的调整算法得到新的p值,比较每个算法功效的优劣。模拟结果显示在我们所选用的5种p值调整算法中,q值方法(Storey 2003)能很好地控制错误发现率(FDR)的大小,同时具有更高的功效值。     

运用假设检验推断组间测量数据的系统误差

数理统计是误差分析的理论基础,为了对组间测量数据之间的系统误差作出科学而系统的检验,文中应用数理统计的假设检验原理,结合应用实例详细地阐释了推断组间测量数据之间是否存在系统误差的理论与方法。结果证明该法可靠而有效,可信度达到98％。     

回归模型的相关性检验

基于经验似然的方法构造了检验统计量,对非参数回归模型中的误差进行了相关性假设检验,获得了零假设下检验统计量的渐近分布为χ2分布.模拟计算表明相关性假设检验的经验似然方法具有较好的功效.     

基于改进混合模型的一类固定床反应器推断控制

对一类非绝热式固定床反应器提出了一种基于改进混合模型的非线性自适应推断控制策略：给出一种基于结合先验知识和人工神经网络的改进混合模型的推断估计器设计方法;提出一种改进程序变增益ＰＩＤ算法设计控制器;设计了该固定床反应器基于改进混合模型的推断控制系统。仿真结果表明：该推断估计器具有良好的静态和动态特性,较高的估计精度和较好的实时性,所需训练样本少,易于理解和研究及外推性能良好等特点,该推断控制系统还具有良好的跟踪和抗干扰性能。     

Fabric Wrinkle Grade Assessment Based on Fuzzy Pattern Recognition

The basic principle of fuzzy pattern recognition is brief introduced firstly in this paper, which mainly includes fuzzy rules and fuzzy inference system. Then, the algorithm procedure of fuzzy pattern recognition is proposed. Finally, the application of Mamdani fuzzy model is introduced to evaluate fabric wrinkle grade in detail, and used the correlation coefficient between subject and object evaluation to verify the reliability of fuzzy pattern recognition. It shows the method of fuzzy pattern recognition needs not a large number of testing data and the accuracy of evaluation is up to 97.38%.     

控制混合方向误差的最优方法

假定有很多双尾备择假设需要同时检验,一旦零假设被拒绝,就需要进行方向性决策.在这种情况下,相较于常用的错误率FDR,混合方向错误率mdFDR更受欢迎,因为后者控制由所有拒绝所引起的第I类、第III类错误比例之和的期望.现有文献介绍了带方向决策的BH方法(dBH procedure) ,该方法是带有依据检验统计量的符号而作出方向决策的BH线性检验方法,可在显著水平α下控制mdFDR.除dBH方法外,由Sarkar和Zhou提出的一个方法(SZ procedure)也能控制mdFDR.他们从贝叶斯观点证明了其方法的最优性.本文从频率学派观点,即假定假设分布可从数据获知,来讨论SZ方法的最优性.根据讨论,SZ方法在控制mdFDR及正确地断言更多非零假设的意义上依然是最优的.模拟结果进一步验证了分析结果是成立的,并验证了SZ方法较之于dBH方法更为有效.     

A DNA sequence alignment algorithm using quality information and a fuzzy inference method

DNA sequence alignment algorithms in computational molecular biology have been improved by diverse methods. In this paper, we propose a DNA sequence alignment that uses quality information and a fuzzy inference method developed based on characteristics of DNA fragments and a fuzzy logic system in order to improve conventional DNA sequence alignment methods that uses DNA sequence quality information. In conventional algorithms, DNA sequence alignment scores are calculated by the global sequence alignment algorithm proposed by Needleman-Wunsch, which is established by using quality information of each DNA fragment. However, there may be errors in the process of calculating DNA sequence alignment scores when the quality of DNA fragment tips is low, because only overall DNA sequence quality information are used. In our proposed method, an exact DNA sequence alignment can be achieved in spite of low quality of DNA fragment tips by improvement of conventional algorithms using quality information. Mapping score parameters used to calculate DNA sequence alignment scores are dynamically adjusted by the fuzzy logic system utilizing lengths of DNA fragments and frequencies of low quality DNA bases in the fragments. From the experiments by applying real genome data of National Center for Biotechnology Information, we could see that the proposed method is more efficient than conventional algorithms.     

A DNA sequence alignment algorithm using quality information and a fuzzy inference method

DNA sequence alignment algorithms in computational molecular biology have been improved by diverse methods. In this paper, we propose a DNA sequence alignment that uses quality information and a fuzzy inference method developed based on the characteristics of DNA fragments and a fuzzy logic system in order to improve conventional DNA sequence alignment methods that uses DNA sequence quality information. In conventional algorithms, DNA sequence alignment scores are calculated by the global sequence alignment algo- rithm proposed by Needleman-Wunsch, which is established by using quality information of each DNA fragment. However, there may be errors in the process of calculating DNA sequence alignment scores when the quality of DNA fragment tips is low, because only the overall DNA sequence quality information are used. In our proposed method, an exact DNA sequence alignment can be achieved in spite of the low quality of DNA fragment tips by improvement of conventional algorithms using quality information. Mapping score param- eters used to calculate DNA sequence alignment scores are dynamically adjusted by the fuzzy logic system utilizing lengths of DNA fragments and frequencies of low quality DNA bases in the fragments. From the experiments by applying real genome data of National Center for Biotechnology Information, we could see that the proposed method is more efficient than conventional algorithms.     

艾拉姆咖分布参数多重模糊假设检验的贝叶斯方法

模糊假设检验问题是应用统计推断和统计决策中处理模糊概念的一种比较重要的情形.对于艾拉姆咖分布参数的模糊假设检验问题,本文在特定的损失函数下研究了其贝叶斯解,并给出了数值算例.其中,先验分布考虑了Jeffreys先验和共轭先验.     

一种基于粗集的概念学习新方法

针对传统粗集决策方法不能对未见实例提供很好分类的缺陷，提出了一种基于粗集的概念学习新方法。 利用概念之间的偏序结构，在整个变型空间搜索与训练样例一致的假设，并通过投票的方式得到新实例最可能的 假设。仿真结果表明该方法泛化能力强，是一种有效的概念学习方法。     

基于自由分布式FDR假设检验阈值算法的信号去噪

在小波阈值去噪算法中存在的主要问题是阈值的设定和阈值函数的选取。Donoho提出的通用阈值在实际的应用中效果并不十分理想。利用统计学中的自由分布式错误发现率假设检验方法来设定阈值,使得该阈值不依赖于信号的长度,并在软阈值函数和硬阈值函数的基础上提出一种改进型阂值函数。仿真结果表明,与Donoho提出的小波阈值去噪算法相比,该算法具有更好的去噪性能。     

水资源系统不确定性决策机会约束模型法

针对多属性不确定性决策问题，提出了可用于研究方案排序的机会约束模型法。该方法既可恰当处理多属性区间值的不同随机分布假设，又可考虑决策者对综合评价值的期望水平，避免了对复杂的综合评价值随机分布的简单化处理，对于复杂的多随机变量机会约束模型，使用基于随机模拟的遗传算法可以有效地获得问题的解，且最终方案排序合理。