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基于最优线性无偏预测任意协方差下估计错误发现率: 1; 作者王湘玉张宝学齐春香《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第10期20-23,共4页; 多重假设检验是高维统计推断的基本问题之一,应用领域非常广泛。特别地,在全基因组相关性问题研究中,需要同时对数以万计的假设进行检验,目的是找到与疾病相关的单核苷酸多态性（即SNP）位点。检验中需控制总体错误率,对此,Benjamini和H... 展开更多; 关键词多重假设检验 FDR 混合效应模型极大似然估计最优线性无偏预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

两个线性模型间最优线性无偏预测的等价性(英文): 2; 作者刘永辉《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2011年第5期522-532,共11页; 设M_1和M_2是两个带有预测量的线性模型,通过使用矩阵秩方法,本文给出了模型M_1下预测量的最优线性无偏预测同时也是模型M_2下的最优线性无偏预测的充分必要条件.作为这个结果的应用,我们给出了两个线性混合模型间最优线性无偏预测等价... 展开更多; 关键词一般线性模型混合线性模型最优线性无偏预测矩阵秩方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

约束线性模型系数的岭型Stein估计及最优预测: 3; 作者朱宁赵肖肖张茂军《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2013年第12期4-7,共4页; 文章提出基于齐次等式约束下的线性模型系数的约束岭型Stein估计,并和约束最小二乘估计(RLSE)进行了比较,在均方误差准则下得到了约束岭型Stein估计优于RLSE的充分条件。然后,就基于约束岭型Stein估计的预测量与RLSE的预测量的最优性判... 展开更多; 关键词约束线性模型约束最小二乘估计岭估计 STEIN估计最优线性无偏预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

约束线性模型系数的岭型Stein估计及其最优预测: 4; 作者朱宁赵肖肖张茂军《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2013年第13期64-67,共4页; 文章提出基于齐次等式约束下的线性模型系数的约束岭型Stein估计,并和约束最小二乘估计(RLSE)进行了比较,在均方误差准则下得到了约束岭型Stein估计优于RLSE的充分条件。然后,就基于约束岭型Stein估计的预测量与RLSE的预测量的最优性判... 展开更多; 关键词约束线性模型约束最小二乘估计岭估计 STEIN估计最优线性无偏预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

任意秩多元线性模型中最优预测的稳健性: 5; 作者喻胜华袁权龙《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期115-118,共4页; 研究了任意秩多元线性模型中最优线性无偏预测的稳健性,即对任一线性可预测变量,得到了其关于协方差矩阵具有稳健性的充要条件.; 关键词多元线性模型线性可预测变量最优线性无偏预测稳健性; 在线阅读下载PDF 职称材料

有限总体中最优预测的稳健性被引量：2: 6; 作者徐礼文王松桂《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2006年第1期27-34,共8页; 本文研究了有限总体中最优线性无偏预测的稳健性问题,得到了线性可预测量的这种预测关于协方差矩阵具有稳健性的充要条件．; 关键词有限总体线性可预测量最优线性无偏预测稳健性; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于混合效应模型及EBLUP预测美国黄松林分优势木树高生长过程被引量：14: 7; 作者祖笑锋倪成才 +1 位作者 Gorden Nigh 覃先林《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期25-33,共9页; 【目的】基于加拿大哥伦比亚省美国黄松79株解析木数据,研究如何用经验线性无偏最优预测法(EBLUP)预测优势木树高生长过程,并分析预测精度与观测次数、观测间隔和预测时长的关系。【方法】随机抽取49株解析木数据拟合树高生长混合效应模... 展开更多; 关键词混合效应模型经验线性无偏最优预测法树高生长模型美国黄松; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于混合效应模型及EBLUP预测杉木树高生长过程被引量：6: 8; 作者王明初孙玉军《浙江农林大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期782-790,共9页; 基于福建省将乐县国有林场15块标准地的30株杉木Cunninghamia lanceolata标准木的解析数据,首先对5个生长方程运用非线性最小二乘法进行拟合,选出拟合效果最好的模型作为基础模型,利用解析木数据构建非线性混合效应树高生长模型。以单... 展开更多; 关键词森林测计学树高生长模型混合效应模型经验线性无偏最优预测法杉木; 在线阅读下载PDF 职称材料

BLUP法在公猪产仔数遗传评估上的应用被引量：10: 9; 作者彭中镇曹胜炎刘志富《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1990年第1期30-36,共7页; 根据分布于6个场的206头女儿春、秋两季分娩的第一胎纯繁窝产仔数资料,用BLUP法估计了11头湖北白猪Ⅳ系公猪的育种值。混合模型中考虑了随机的公猪效应以及固定的场-季效应与公猪组效应,公猪间平均分子亲缘相关系数为0.0707。为比较不... 展开更多; 关键词公猪最优线性无偏预测育种值估计产仔数; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于最优线性无偏预测任意协方差下估计错误发现率: 1; 作者王湘玉张宝学齐春香; 机构河北科技师范学院工商管理学院首都经济贸易大学统计学院东北师范大学数学与统计学院; 出处《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第10期20-23,共4页; 基金秦皇岛市科技局自筹经费项目(201703A260); 文摘多重假设检验是高维统计推断的基本问题之一,应用领域非常广泛。特别地,在全基因组相关性问题研究中,需要同时对数以万计的假设进行检验,目的是找到与疾病相关的单核苷酸多态性（即SNP）位点。检验中需控制总体错误率,对此,Benjamini和Hochberg（1995）提出了错误发现率（即FDR标准）。实际问题中的检验统计量往往具有相关性,鉴于此,文章在任意协方差结构下,针对混合效应模型,基于最优线性无偏预测的方法,估计随机变量,提出一种FDR的估计方法。模拟表明,文章给出的算法估计FDP在真值附近波动,理论上较合理。; 关键词多重假设检验 FDR 混合效应模型极大似然估计最优线性无偏预测; Keywords multiple hypothesis testing FDR mixed effect model maximum likelihood estimation optimal linear unbiasedprediction; 分类号 O212 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名两个线性模型间最优线性无偏预测的等价性(英文): 2; 作者刘永辉; 机构上海金融学院应用数学系; 出处《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2011年第5期522-532,共11页; 基金 supported in part by Shanghai Municipal Natural Science Foundation(10ZR1420600) Foundation of Shanghai Municipal Education Commission(11ZZ182); 文摘设M_1和M_2是两个带有预测量的线性模型,通过使用矩阵秩方法,本文给出了模型M_1下预测量的最优线性无偏预测同时也是模型M_2下的最优线性无偏预测的充分必要条件.作为这个结果的应用,我们给出了两个线性混合模型间最优线性无偏预测等价性的充分必要条件.; 关键词一般线性模型混合线性模型最优线性无偏预测矩阵秩方法; Keywords General linear model, mixed linear model, best linear unbiased predictor （BLUP）, matrix rank method.; 分类号 O151.2 [理学—基础数学] O212.1 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名约束线性模型系数的岭型Stein估计及最优预测: 3; 作者朱宁赵肖肖张茂军; 机构桂林电子科技大学数学与计算科学学院; 出处《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2013年第12期4-7,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(71001015); 文摘文章提出基于齐次等式约束下的线性模型系数的约束岭型Stein估计,并和约束最小二乘估计(RLSE)进行了比较,在均方误差准则下得到了约束岭型Stein估计优于RLSE的充分条件。然后,就基于约束岭型Stein估计的预测量与RLSE的预测量的最优性判别问题进行了讨论,得到了在风险函数意义下约束岭型Stein估计的预测量优于RLSE的预测量的充分条件,通过实证分析,进一步验证了在一定条件下约束岭型Stein估计优于RLSE。; 关键词约束线性模型约束最小二乘估计岭估计 STEIN估计最优线性无偏预测; 分类号 O212.4 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名约束线性模型系数的岭型Stein估计及其最优预测: 4; 作者朱宁赵肖肖张茂军; 机构桂林电子科技大学数学与计算科学学院; 出处《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2013年第13期64-67,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(71001015); 文摘文章提出基于齐次等式约束下的线性模型系数的约束岭型Stein估计,并和约束最小二乘估计(RLSE)进行了比较,在均方误差准则下得到了约束岭型Stein估计优于RLSE的充分条件。然后,就基于约束岭型Stein估计的预测量与RLSE的预测量的最优性判别问题进行了讨论,得到了在风险函数意义下约束岭型Stein估计的预测量优于RLSE的预测量的充分条件。通过实证分析,进一步验证了在一定条件下约束岭型Stein估计优于RLSE。; 关键词约束线性模型约束最小二乘估计岭估计 STEIN估计最优线性无偏预测; 分类号 O212.4 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名任意秩多元线性模型中最优预测的稳健性: 5; 作者喻胜华袁权龙; 机构湖南大学数学与计量经济学院; 出处《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期115-118,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(10101006); 文摘研究了任意秩多元线性模型中最优线性无偏预测的稳健性,即对任一线性可预测变量,得到了其关于协方差矩阵具有稳健性的充要条件.; 关键词多元线性模型线性可预测变量最优线性无偏预测稳健性; Keywords multivariate linear model linear predictable variable best linear unbiased predictor robustness; 分类号 O212.4 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名有限总体中最优预测的稳健性被引量：2: 6; 作者徐礼文王松桂; 机构北京工业大学应用数理学院; 出处《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2006年第1期27-34,共8页; 基金国家自然科学基金(10271010) 北京市自然科学基金(1032001)资助项目.; 文摘本文研究了有限总体中最优线性无偏预测的稳健性问题,得到了线性可预测量的这种预测关于协方差矩阵具有稳健性的充要条件．; 关键词有限总体线性可预测量最优线性无偏预测稳健性; 分类号 O212.1 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于混合效应模型及EBLUP预测美国黄松林分优势木树高生长过程被引量：14: 7; 作者祖笑锋倪成才 Gorden Nigh 覃先林; 机构中国林业科学研究院资源信息研究所北华大学林学院 British Columbia Ministry of Forests; 出处《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期25-33,共9页; 基金国防科工局重大专项项目(21-Y30B05-9001-13/15); 文摘【目的】基于加拿大哥伦比亚省美国黄松79株解析木数据,研究如何用经验线性无偏最优预测法(EBLUP)预测优势木树高生长过程,并分析预测精度与观测次数、观测间隔和预测时长的关系。【方法】随机抽取49株解析木数据拟合树高生长混合效应模型,30株解析木数据用于EBLUP的预测分析。树高生长模型以Richards,Logistic,Korf等为基础模型,选用AIC,BIC及Loglik 3个统计量评价模型的拟合效果。模型拟合用R软件的nlme函数实现,预测分析以预测误差均方(MSPE)为评价标准。在分析观测间隔、观测次数和预测时长对MSPE的影响时,为分离出1个因素的影响效果,将2个因素保持不变,以分析第3个因素的影响作用。在R软件拟合结果的基础上,用SAS的IML过程进行EBLUP预测分析。【结果】拟合结果表明,Logistic方程的拟合精度最高,选为EBLUP预测分析的基本模型。预测分析结果表明,观测次数、观测间隔和预测时长对预测精度均有显著影响。随着观测次数的增加,MSPE一般表现出减少的趋势,但下降幅度与观测间隔有关:当间隔较大时,不同的观测值可以提供更充分的生长过程信息,因而可以显著降低MSPE值;但当间隔较小时,观测值所提供的生长信息相互重叠,对提高预测精度的增益有限。从预测时长角度看,在观测值附近一定区域内,EBLUP预测结果非常精确,但随着预测时长增加,预测误差呈逐渐增加的趋势。【结论】EBLUP预测相当于两阶段拟合过程的第二阶段。第一阶段拟合为估计混合参数模型确定参数的过程,而第二阶段则是在第一阶段拟合结果的基础上,依据一个特定林分的若干树高观测值用EBLUP法预测此林分的随机效应值,并进一步预测树高生长过程。; 关键词混合效应模型经验线性无偏最优预测法树高生长模型美国黄松; Keywords mixed-effects model EBLUP dominant height growth model ponderosa pine; 分类号 S758 [农业科学—森林经理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于混合效应模型及EBLUP预测杉木树高生长过程被引量：6: 8; 作者王明初孙玉军; 机构北京林业大学林学院; 出处《浙江农林大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期782-790,共9页; 基金基于FORPLAN的森林多功能经营技术引进项目(2015-04-31) 国家林业局重点资助项目(2012-07) 林业科技成果国家级推广项目([2014]26); 文摘基于福建省将乐县国有林场15块标准地的30株杉木Cunninghamia lanceolata标准木的解析数据,首先对5个生长方程运用非线性最小二乘法进行拟合,选出拟合效果最好的模型作为基础模型,利用解析木数据构建非线性混合效应树高生长模型。以单株树木作为随机效应,通过变换混合效应参数个数,利用R软件选择赤池信息准则(AIC),贝叶斯信息准则(BIC)最小,对数似然函数(Loglik)值最大的混合效应模型作为最优模型,基于混合效应模型研究经验线性无偏最优预测法(EBLUP)预测树高生长过程的特点。结果表明:Weibull方程中,β1,β2和β3等3个参数都作为混合效应参数的模型模拟精度最高。观测次数相同时,延长观测间隔能够降低预测误差,提高预测精度;观测间隔相同时,增加观测次数,预测精度会提高。; 关键词森林测计学树高生长模型混合效应模型经验线性无偏最优预测法杉木; Keywords forest measuration height growth model mixed-effects model EBLUP Chinese fir; 分类号 S797.27 [农业科学—林木遗传育种]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名BLUP法在公猪产仔数遗传评估上的应用被引量：10: 9; 作者彭中镇曹胜炎刘志富; 机构华中农业大学牧医系; 出处《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1990年第1期30-36,共7页; 文摘根据分布于6个场的206头女儿春、秋两季分娩的第一胎纯繁窝产仔数资料,用BLUP法估计了11头湖北白猪Ⅳ系公猪的育种值。混合模型中考虑了随机的公猪效应以及固定的场-季效应与公猪组效应,公猪间平均分子亲缘相关系数为0.0707。为比较不同遗传评估法的准确性,还用未校正的Robertson法(R-UD)、校正的Robertson法(R-AD)和最小二乘分析法(LS)与之对比。结果指出,BLUP评估值与R-UA、R-AD、LS评估值之间的秩相关系数分别为0.69、0.64、0.65(均为P<0.05),R-UA与R-AD、LS分别为0.92、0.93(均为P<0.001),R-AD与LS为0.98(P<0.001)。BLUP、R-UA、R-AD评估值和LS评估值的平均预测误差方差分别为0.14、0.38、0.22和0.42。现有资料表明,用BLUP法对公猪排队比其他方法准确。; 关键词公猪最优线性无偏预测育种值估计产仔数; Keywords boars best linear unbiased prediction estimated breeding value litter size born; 分类号 S828.3 [农业科学—畜牧学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于最优线性无偏预测任意协方差下估计错误发现率	王湘玉张宝学齐春香	《统计与决策》 CSSCI 北大核心	2018	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	两个线性模型间最优线性无偏预测的等价性(英文)	刘永辉	《应用概率统计》 CSCD 北大核心	2011	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	约束线性模型系数的岭型Stein估计及最优预测	朱宁赵肖肖张茂军	《统计与决策》 CSSCI 北大核心	2013	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	约束线性模型系数的岭型Stein估计及其最优预测	朱宁赵肖肖张茂军	《统计与决策》 CSSCI 北大核心	2013	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	任意秩多元线性模型中最优预测的稳健性	喻胜华袁权龙	《湖南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2005	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	有限总体中最优预测的稳健性	徐礼文王松桂	《应用概率统计》 CSCD 北大核心	2006	2	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于混合效应模型及EBLUP预测美国黄松林分优势木树高生长过程	祖笑锋倪成才 Gorden Nigh 覃先林	《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心	2015	14	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于混合效应模型及EBLUP预测杉木树高生长过程	王明初孙玉军	《浙江农林大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2017	6	在线阅读下载PDF 职称材料
9	BLUP法在公猪产仔数遗传评估上的应用	彭中镇曹胜炎刘志富	《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	1990	10	在线阅读下载PDF 职称材料