递增风险率方法在多维低剂量外推中的应用

为了公众的健康,从高剂量到低剂量外推来获得安全剂量是一个关键的问题之一.对单一有毒物体的低剂量外推已经取得了一些进展,然而人类不是生活在单一的有毒物体下,而是生活在多种有毒物体的混和物中,因此多维低剂量外推就显得比较重要了.在本文中,我们将给出一个计算多维安全剂量的方法.     

随机序的检验

随机序检验就是在概率分布意义下比较随机变量的大小.概率分布完全地反映了随机变量的概率信息.因此,对随机变量作分布意义下的比较将比以往的在均值意义下做随机变量的比较更有价值.它正在生物信息学,医药研究,生命科学研究中起着重要作用.由于所用方法的限制,早期成果只能处理一些具有比较简单结构的数据.现在已有更有力的方法来处理较为复杂的数据.本文将综述这类假设检验问题的主要内容,方法和研究现状.     

不等式假设的似然比检验

本文给出用似然比检验不等式假设的一种方法.当假设由一组不等式给定时,不能应用Wilks的关于极大似然比(MLR)的极限分布去检验.本文采用一种方法,使得Wilks的关于似然比的极限分布的结论仍可用于检验此类假设.我们通过将上述复合假设分成若干个较简单的子假设以达到检验的目的.以前,这种假设都用x2-统计量来检验.与之相比,我们的检验统计量简单,计算量小.通过对两种检验的功效比较可知,绝大多数情况下,我们的检验有较大的功效.在一个正态分布的例子中我们给出了检验的具体结果及模拟比较结果.     

方差未知的不等式约束回归

许多实际问题中经常会遇到带约束条件的回归问题．方差已知时这种问题的估计量的性质已有很多研究．但在许多实际问题中随机误差的方差可能是未知的．本文给出未知方差的估计量和它的性质，提出方差估计量和参数估计量之间条件独立的概念．有了这些性质，就可以定义t统计量和F统计量，它们是方差未知时做统计推断所必须的．然后说明如何利用这些结果来构造回归参数的置信区间．这里的许多结果对回归分析的其它一些问题（如残差分析，统计诊断）也是很有用的．     

含有不等式约束的回归问题的残差分析

在回归分析的发展进程中,残差分析发挥了非常重要的作用.正如在无约束回归问题中一样,残差分析对于含有不等式约束的回归问题也同样非常重要.本文将推导出残差的分布,包括普通残差和学生化残差.从而可见普通残差是服从逐片正态分布的.     

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.