响应变量随机缺失的相依函数型单指标模型的 k 近邻估计

针对具有 α 混合结构的函数型时间序列数据,当响应变量随机缺失时,利用函数型单指标模型进行统计建 模,并采用 k 近邻方法对模型中未知参数和未知函数进行估计,与经典核方法相比,其数据适用性更强,可以提高 估计效率;通过数值模拟和厄尔尼诺海平面温度数据,将 k 近邻方法和经典核方法进行比较,讨论 k 近邻方法与经 典核方法对未知参数和未知函数的估计效果;从模拟结果可以看到:k 近邻方法对未知参数和未知函数的估计精度 以及随样本增加的改善效果要优于经典核方法,在真实数据分析中,k 近邻对真实数据的精度拟合以及趋势拟合都 表现优异;这些结果表明:在响应变量随机缺失的时间序列单指标模型中,采用 k 近邻方法对未知参数和未知函数 进行估计,在精度上要优于经典核方法,同时在真实数据分析中,相比经典核方法,k 近邻方法能更好地拟合 数据。     

缺失数据下条件分位数的估计及其渐近性质

在响应变量满足随机缺失机制下，利用完全记录单元方法分别给出不含附加信息和含附加信息时条件分位数的估计，并在给定的正则条件下证明估计的渐近正态性．     

一种新的SLC25A13基因大片段缺失变异的识别：1例希特林缺陷病患者临床和遗传学分析

目的:探讨1例希特林缺陷导致的新生儿肝内胆汁淤积症(NICCD)患儿的临床和分子遗传学特征。方法:整理分析患儿临床资料，提取患儿及其父母外周血DNA标本，采用高通量测序检测致病突变，通过Sanger测序验证阳性发现，并根据ACMG指南和标准，分析新变异的致病性。结果:患儿为1.5月龄女婴，因发现皮肤黄染1月余入院。体检发现皮肤巩膜黄染，肝右肋下1 cm,质软。生化检查示血清总胆汁酸、直接胆红素、γ-谷氨酰转肽酶、甲胎蛋白等水平升高，伴低蛋白血症、凝血功能障碍和贫血。诊断为胆汁淤积症。遗传学分析发现患儿为SLC25A13基因c.852＿855del与c.1314-4144＿c.1452+3373del7658bp的复合杂合子；前者为母源性致病性变异，后者导致整个外显子14缺失，为父源性新变异，根据ACMG标准判定为致病性变异，病因诊断NICCD。经更换无乳糖并强化中链甘油胆汁的配方奶粉喂养，患儿病情迅速好转。结论:通过分析1例NICCD患儿的临床和分子遗传学特征，识别一个长达7658bp的SLC25A13基因缺失变异，扩展了SLC25A13突变谱，为NICCD确诊和遗传咨询提供了新的分子...     

一种样点缺失条件下的跳频信号参数估计方法

在样点随机缺失条件下研究跳频信号参数估计问题具有现实意义。 针对样点缺失条件下线性时 频分析方法失效的问题, 提出了一种基于正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP) 和卡尔曼滤波 (Kalmanfilter,KF) 的跳频信号参数实时估计方法。 该方法对信号加滑动窗, 将窗内样点随机缺失建模为 一个信号稀疏表示问题, 傅里叶正交基作为过完备字典, 利用 OMP 直接估计窗内信号频率而不需要恢复信 号。 KF 针对估计得到的信号频率进行平滑, 当频率跳变时, KF 的频率预测值将严重偏离历史值和频率估 计值, 偏离程度作为跳变时刻估计的依据。 仿真结果和对比实验表明, 在样点没有缺失时, 该方法具有更优 的跳频信号参数估计性能, 在滑动窗长足够并满足信号稀疏度要求时, 即使在样点缺失的条件下, 依然可以 获得有效的跳频信号参数估计结果。     

制度缺失对社会组织参与城市社区治理共同体建设的影响 ——基于J省的实证研究

制度缺失是影响社会组织参与城市社区治理共同体建设参与机会和参与能力的根本性因素。研究发现，社会组织在参与城市社区治理共同体建设的过程中所面临的制度缺失总体上比较严重。激励扶持制度缺失和监督管理制度缺失均对社会组织的参与机会和参与能力具有显著负向影响。从激励扶持制度的构成维度来看，对社会组织参与机会影响程度最大的是资源供给制度缺失，对社会组织参与能力影响程度最大的则是培育孵化制度缺失。从监督管理制度的构成维度来看，对社会组织参与机会影响程度最大的是登记制度，对社会组织参与能力影响程度最大的则是监督制度缺失。研究认为，要从根本上走出社会组织参与城市社区治理共同体建设的制度缺失困境，就必须转变政府部门的治理理念，改变传统的行政管理模式，不断健全和优化社会组织发展的培育扶持制度和监督管理制度，为社会组织有效参与城市社区治理共同体建设提供良好的制度保障。     

基于显著性特征的岩质边坡缺失岩块搜索方法

边坡上滑动后静止的岩块易再次诱发落石灾害.针对此，提出了一种基于显著性特征的缺失岩块搜索方法，该方法首先使用Background Matting算法对不同时刻的边坡图像进行差异分析，以检测由于岩块缺失所引起的图像变化区域；然后，采用YOLOv5s算法对变化区域中的岩块进行识别，确定缺失岩块的位置；接着，运用U2net网络剔除岩块背景噪声，并运用SURF算法提取岩块显著性特征（纹理、轮廓、面积）；随后，使用Sgmnet网络进行特征匹配，根据纹理、轮廓和面积三个方面计算岩块间的相似度；最后，根据相似度大小确定移动岩块间的关联关系.结果表明，基于显著性特征的缺失岩块搜索方法能够准确查找缺失岩块，准确率为85%，弥补了现有边坡落石监测方法的不足.     

缺失数据下广义非线性回归的经验似然及诊断

研究了数据缺失情况下广义非线性回归模型的统计诊断问题;在响应变量随机缺失的情况下,先利用经验似然方法进行参数估计,得到其渐近置信区间,并通过随机模拟比较出经验似然方法比一般方法求置信区间的优越性;对模型进行影响分析,提出经验似然距离、经验Cook距离以及标准化残差等诊断统计量,最后通过实例验证统计诊断方法的有效性和可行性.     

不完整数据非均衡案例双重鲁棒因果推理EI北大核心CSCDCSSCI

大规模数据中实体异质性和数据不完整性等因素严重制约了因果推理的品质.本文提出了不完整数据双重鲁棒因果推理模型,实现了基于随机分配机制与无偏响应参数估计的因果效应辨识.首先拓清了基于观察数据的因果效应可辨识和可估计的条件.引入处理分配概率分布的概念,构建基于最小化绝对标准偏差的整数优化模型,消除了处理组与对照组之间的协变量不均衡性.通过数据匹配选择模型推导基于最优解或近似优化解的数据子集,实现两组案例之间处理分配的再随机化.通过增强逆概率加权方法,实现案例不完整响应参数的无偏估计.该方法对响应参数估计与处理分配概率的不确定性兼具有鲁棒性,提高了因果效应辨识的品质.最后通过真实案例和拓展数值分析,验证了本方法的有效性.     

协变量缺失的乘积模型的加权LPRE估计

针对协变量随机缺失的乘积模型，结合逆概率加权(inverse probability weight, IPW)、绝对乘积相对误差(least product relative error, LPRE)及非参数核估计方法，研究该模型中参数的估计问题。在一定的条件下，证明了提出的估计具有渐近正态性。最后，通过随机实验检验了新方法的有限样本表现。