-
题名密集追踪数据的收集方案优化和分析方法改进
- 1
-
-
作者
刘红云
窦佳宁
徐永泽
-
机构
北京师范大学心理学部
北京师范大学珠海校区文理学院心理系
-
出处
《心理科学进展》
北大核心
2025年第9期1558-1574,共17页
-
基金
国家自然科学基金(32471145)资助。
-
文摘
密集追踪研究(Intensive Longitudinal Study,ILS)为探究心理状态的动态变化及相互作用机制提供了有效工具,但其高测量强度易导致参与者负担重、依从性低及数据质量不佳。目前尚缺乏能有效结合ILS特点的优化数据收集方案和分析方法。本研究将计划缺失设计(Planned Missing Design,PMD)的思想拓展到ILS,在动态结构方程模型框架下,探究不同类型PMD的比较及其选择建议、含PMD的样本量规划及其优化方法,以及缺失数据处理方法的改进,同时将开发应用程序,结合心理学研究场景验证方案的可行性与适用性。
-
关键词
纵向数据分析
结构方程模型
缺失数据分析
计划缺失设计
样本量规划
-
Keywords
longitudinal data analysis
structural equation modeling
missing data analysis
planned missing design
sample size planning
-
分类号
B841.2
[哲学宗教—基础心理学]
-
-
题名概率二维主分量分析
- 2
-
-
作者
卿湘运
王行愚
-
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
-
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第3期353-359,共7页
-
基金
国家自然科学基金(60674089)
教育部博士点基金(20040251010)资助~~
-
文摘
二维主分量分析是一种直接面向图像矩阵表达方式的特征抽取与降维方法.提出了一个基于二维主分量分析的概率模型.首先,通过对此产生式概率模型参数的最大似然估计得到主分量(矢量);然后,考虑到缺失数据问题,利用期望最大化算法迭代估计模型参数和主分量.混合概率二维主分量分析模型在人脸聚类问题上的应用表明概率二维主分量分析模型能作为图像矩阵的密度估计工具.含有缺失值的人脸图像重构实验阐述了此模型及迭代算法的有效性.
-
关键词
主分量分析
二维主分量分析
期望最大化算法
缺失数据
-
Keywords
Principal component analysis（PCA）
two-dimensional principal component analysis（2DPCA）
expectationmaximization（EM）algorithm
missing data
-
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
