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一阶广义零一堆积Poisson-Lindley整数值自回归模型的统计推断
1
作者 张洁 杨志鹏 董小刚 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第2期399-410,共12页
针对过分散、零一堆积且个体之间具有相依结构的整数值时间序列数据的建模问题,提出一个具有零一堆积Poisson-Lindley新息的一阶广义整数值自回归模型.首先,给出模型的一些统计性质:期望、方差、自协方差和转移概率;其次,利用条件极大... 针对过分散、零一堆积且个体之间具有相依结构的整数值时间序列数据的建模问题,提出一个具有零一堆积Poisson-Lindley新息的一阶广义整数值自回归模型.首先,给出模型的一些统计性质:期望、方差、自协方差和转移概率;其次,利用条件极大似然估计方法对模型的未知参数进行估计;最后,将该模型应用到一组实际数据中进行拟合,并用一些评估准则对模型进行验证.实例分析结果表明,该模型拟合效果较好. 展开更多
关键词 整数值时间序列 广义二项稀疏算子 零一堆积Poisson-Lindley 条件极大似然估计
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基于交替语言数据重构方法的跨语言文本相似度模型
2
作者 王轶 王坤宁 刘铭 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第2期551-558,共8页
针对现有多语言模型在预训练过程中对多语言数据集的利用效率低,导致跨语言上下文学习能力不足,进而产生语言偏差的问题,提出一种基于交替语言数据重构方法的跨语言文本相似度模型.该方法通过对称地替换平行语料中的中英文词语,形成重... 针对现有多语言模型在预训练过程中对多语言数据集的利用效率低,导致跨语言上下文学习能力不足,进而产生语言偏差的问题,提出一种基于交替语言数据重构方法的跨语言文本相似度模型.该方法通过对称地替换平行语料中的中英文词语,形成重构的预训练文本对,并利用上述文本对对多语言大模型mBERT(BERT-based-multilingual)进行基于数据重构的针对性预训练和微调处理.为验证该模型的可行性,在联合国平行语料数据集上进行实验,实验结果表明,该模型的相似度查准率优于mBERT和其他两种基线模型,其不仅可以进一步提高跨语言信息检索的准确性,并且可以降低多语言自然语言处理任务的研究成本. 展开更多
关键词 mBERT模型 文本相似度 多语言预训练模型 大模型微调
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基于深度确定性策略梯度算法的股票投资组合策略研究 被引量：1
3
作者 董小刚 韩元元 秦喜文 《东北师大学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第1期29-34,共6页
为构建更加全面有效的投资组合,采用了深度确定性策略梯度算法,并在奖励函数中引入了风险衡量指标索提诺比率来实现风险与收益之间的权衡.除基本的股票数据外还将股票市场中的技术指标作为状态的输入,以捕捉股票市场的主要趋势.经数据检... 为构建更加全面有效的投资组合,采用了深度确定性策略梯度算法,并在奖励函数中引入了风险衡量指标索提诺比率来实现风险与收益之间的权衡.除基本的股票数据外还将股票市场中的技术指标作为状态的输入,以捕捉股票市场的主要趋势.经数据检验,与其他强化学习算法对比,改进奖励函数的DDPG算法能够在控制风险的同时得到较高收益,有效地实现了风险的分散和投资组合的稳健性. 展开更多
关键词 股票投资组合 深度强化学习 索提诺比率 深度确定性策略梯度
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基于FCA-EF模型的遥感图像变化检测方法 被引量：1
4
作者 杨笑天 鱼昕 +2 位作者 黄璐 于圣泽 刘铭 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第2期492-498,共7页
针对在遥感图像变化检测中数据量不足或标签图像精确度较低时,导致模型无法充分学习特征,影响检测精确度的问题,提出一个基于U-Net网络改进后的FCA-EF模型.该模型首先基于多头自注意力机制和前馈神经网络的Transformer模块建立编码层,... 针对在遥感图像变化检测中数据量不足或标签图像精确度较低时,导致模型无法充分学习特征,影响检测精确度的问题,提出一个基于U-Net网络改进后的FCA-EF模型.该模型首先基于多头自注意力机制和前馈神经网络的Transformer模块建立编码层,通过长距离跳跃连接机制在编码层对数据全局特征进行提取,实现了不同层级之间的信息传递.其次,该模型以卷积神经网络(CNN)模块为骨干建立解码层,利用CNN模块的局部感知特性提取深层次局部特征,并通过长距离跳跃连接机制融合编码器所提取的全局特征,增强模型对细节的捕捉能力与变化检测的准确性.再次,针对标签图像表示信息不完整的问题提出一种新的标签填充与优化方法,并经过消融实验证明了其有效性.最后,结合FCA-EF模型与标签填充方法,在吉林一号卫星遥感图像的变化检测中取得了优异结果,在总体精确度、F_1得分、召回率、交并比等指标上与其他经典模型相比均有提升,有效提高了遥感图像变化检测的精确度. 展开更多
关键词 遥感图像 变化检测 FCA-EF模型 标签填充方法
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关于大学物理现代化教学模式的几点思考 被引量：5
5
作者 冷静 《教育与职业》 北大核心 2012年第15期165-166,共2页
基于多媒体、网络、计算机等现代化教育技术的大学物理现代化教学模式正逐渐显示其优越性,但作为新型的教学方式,必然也有其自身的局限性。文章分析了现代化教学模式现有的优势和潜在的弊端,提出了改善的建议和方法。
关键词 大学物理 教学技术 教学模式
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基于右删失数据下加速失效迹回归模型的估计
6
作者 樊屹凡 徐萍 +1 位作者 肖男男 王纯杰 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第4期1059-1067,共9页
针对高维医疗图像数据在生存分析中的挑战,提出一个加速失效迹回归模型,通过Kaplan-Meier加权和Peaceman-Rachford算法对回归参数进行估计.数值模拟结果表明,加速失效迹回归模型的估计效果比传统的Lasso回归模型估计效果更好.将该模型... 针对高维医疗图像数据在生存分析中的挑战,提出一个加速失效迹回归模型,通过Kaplan-Meier加权和Peaceman-Rachford算法对回归参数进行估计.数值模拟结果表明,加速失效迹回归模型的估计效果比传统的Lasso回归模型估计效果更好.将该模型应用于阿尔兹海默病图像数据,进一步验证了其有效性和实用价值. 展开更多
关键词 加速失效迹回归模型 高维右删失数据 Kaplan-Meier加权 Peaceman-Rachford分裂算法 阿尔兹海默病图像数据
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一类具有恢复率的生态流行病学模型及其最优控制
7
作者 王婷 杜润梅 +1 位作者 那杨 郝丽娜 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第3期716-732,共17页
首先,建立并讨论一类在食饵和捕食者种群中都存在感染,且染病种群具有自我恢复能力的四维生态流行病动力学模型;其次,建立相应的最优控制模型,并利用Pontryagin极大值原理计算出其最优控制策略;最后,应用数值分析考察模型的动力学行为... 首先,建立并讨论一类在食饵和捕食者种群中都存在感染,且染病种群具有自我恢复能力的四维生态流行病动力学模型;其次,建立相应的最优控制模型,并利用Pontryagin极大值原理计算出其最优控制策略;最后,应用数值分析考察模型的动力学行为及其最优控制策略.结果表明,疾病恢复率对系统的动力学行为有重要影响. 展开更多
关键词 捕食系统 生态流行病 恢复率 定性分析 最优控制
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基于Poisson分布的Z值Taylor-Schwert GARCH模型
8
作者 刘思博 杨凯 +1 位作者 董小刚 徐悦 《吉林大学学报(理学版)》 北大核心 2025年第4期1039-1050,共12页
针对存在波动率的Z值时间序列数据建模问题,提出一个基于Poisson分布的Z值Taylor-Schwert广义自回归条件异方差模型.首先,推导该模型的一些统计性质;其次,采用条件极大似然估计方法对模型中的未知参数进行估计,并证明估计量的渐近性质;... 针对存在波动率的Z值时间序列数据建模问题,提出一个基于Poisson分布的Z值Taylor-Schwert广义自回归条件异方差模型.首先,推导该模型的一些统计性质;其次,采用条件极大似然估计方法对模型中的未知参数进行估计,并证明估计量的渐近性质;再次,为说明估计方法的性能进行数值模拟;最后,考虑一个每日股票收益的真实数据,通过对数据拟合结果的分析证明该模型相对于现有模型的优越性. 展开更多
关键词 Z值时间序列 GARCH模型 条件极大似然估计 异方差性
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双区间删失数据下基于Stochastic EM算法的比例优势模型的估计研究
9
作者 王淑影 李红伟 赵波 《应用概率统计》 北大核心 2025年第3期434-447,共14页
潜伏期是流行病学、疾病进展研究等关心的重要指标之一,对疾病防控及治疗具有重要作用.潜伏期是从病毒感染到产生症状这两个事件发生时间的间隔时间,并且这两个发生时间均有可能出现删失,于是产生了双区间删失数据.在双区间删失数据的... 潜伏期是流行病学、疾病进展研究等关心的重要指标之一,对疾病防控及治疗具有重要作用.潜伏期是从病毒感染到产生症状这两个事件发生时间的间隔时间,并且这两个发生时间均有可能出现删失,于是产生了双区间删失数据.在双区间删失数据的研究中,后续时间仅考虑发生右删失或区间删失的研究很多,考虑右删失和区间删失同时存在的研究成果相对较少;此外研究方法大多基于Cox模型.本文在后续时间同时存在右删失和区间删失的这类双区间删失数据下建立比例优势模型,利用Stochastic EM算法处理双区间删失数据并进行极大似然估计.通过模拟研究评估了所提方法在有限样本下的优良性,接着利用该方法分析了AIDS数据. 展开更多
关键词 双区间删失数据 比例优势模型 Stochastic EM算法 拒绝抽样
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基于GAM-YOLOv8的遥感图像舰船目标跟踪
10
作者 杨笑天 谭金林 +2 位作者 鱼昕 赵俊哲 刘铭 《吉林大学学报(地球科学版)》 北大核心 2025年第1期328-339,共12页
针对卫星遥感图像舰船目标追踪和轨迹绘制,提出了一种全局注意力(global attention mechanism,GAM)模块改进YOLO(you only look once)v8算法(GAM-YOLOv8)与DeepSORT算法相结合的方法。在YOLOv8网络结构中加入GAM模块,以提升模型提取卫... 针对卫星遥感图像舰船目标追踪和轨迹绘制,提出了一种全局注意力(global attention mechanism,GAM)模块改进YOLO(you only look once)v8算法(GAM-YOLOv8)与DeepSORT算法相结合的方法。在YOLOv8网络结构中加入GAM模块,以提升模型提取卫星遥感图像特征的能力,提高舰船目标追踪的精度和稳定性;实施基于RGB(red,green,blue)-HSV(hue,saturation,value)融合颜色空间转换卷积模块的数据增强技术扩充数据集,帮助模型捕捉更多维度的特征信息,进一步提升识别准确度;利用DeepSORT算法通过结合目标的特征外观和运动信息,增强追踪过程中的稳定性与精度,有效减少身份切换和目标丢失。实验结果表明,本文提出的GAM-YOLOv8与DeepSORT相结合的方法,相较于原始YOLOv8模型,在遥感图像舰船目标检测与跟踪任务中均表现出了显著的性能提升,在准确度、召回率和平均准确率精度上分别提高了7.6%、7.9%和6.0%,在帧率、多目标跟踪准确度和多目标跟踪精确度上分别提升了17.7%、6.9%、1.9%,身份切换次数降低了10.0%。 展开更多
关键词 卫星遥感 深度学习 目标跟踪 YOLOv8
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双路Transformer在轴承故障诊断中的应用
11
作者 邰志艳 侯婷悦 +2 位作者 刘铭 于子奇 冯子懿 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2025年第5期179-184,共6页
针对传统算法在轴承故障诊断任务中无法充分利用信号特征,提出双路Transformer方法对轴承故障进行诊断分类。Transformer的自注意力机制可以深度提取长序列频谱数据中全局时域关联信息,双路Transformer在2条路径上采用不同大小的卷积核... 针对传统算法在轴承故障诊断任务中无法充分利用信号特征,提出双路Transformer方法对轴承故障进行诊断分类。Transformer的自注意力机制可以深度提取长序列频谱数据中全局时域关联信息,双路Transformer在2条路径上采用不同大小的卷积核和不同特性的注意力机制,提取信号的高低频特征。双路Transformer可从信号序列的多重频谱中有效识别表征轴承故障的高低频特征,增加特征信息丰富度。此外,设计多尺度特征融合模块,对双路Transformer提取的包含全局关联信息的高低频特征进行融合,得到深度故障特征,实现对不同类型故障的高效诊断。以美国机械故障预防技术学会的轴承数据集进行验证,结果表明双路Transformer在一定收敛速度下准确率达97.44%,比传统诊断算法具有更高的准确率和鲁棒性。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 双路Transformer 多尺度特征融合 MFPT数据集 自注意力机制
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基于伪F统计量的属性特征降维方法研究 被引量：5
12
作者 刘文博 梁盛楠 +1 位作者 余泉 董小刚 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第1期43-49,共7页
提出了一种基于伪F统计量的特征选择算法(FSPF)来对属性特征进行降维,评价输入特征的重要性程度.通过特征重要性累积比率,获取了最具有区分能力的特征组合.利用加权K最近邻、随机森林、人工神经网络、决策树、梯度提升与支持向量机,对... 提出了一种基于伪F统计量的特征选择算法(FSPF)来对属性特征进行降维,评价输入特征的重要性程度.通过特征重要性累积比率,获取了最具有区分能力的特征组合.利用加权K最近邻、随机森林、人工神经网络、决策树、梯度提升与支持向量机,对真实数据集进行了分类.实验结果表明:经过FSPF特征选择算法进行变量重要性筛选后,可以较为有效地提高目前主流机器学习方法的分类预测性能. 展开更多
关键词 伪F统计量 特征降维 监督学习 分类预测
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自激励广义二项门限自回归模型的统计推断 被引量：3
13
作者 张洁 张玉 董小刚 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2023年第2期275-284,共10页
针对有上限且数据之间具有相依结构的非线性整数值时间序列数据的建模问题,提出一个自激励广义二项门限自回归模型.首先,证明该模型的严平稳遍历性,并讨论模型的一些统计性质:期望、方差、自协方差和转移概率;其次,分别给出门限变量在... 针对有上限且数据之间具有相依结构的非线性整数值时间序列数据的建模问题,提出一个自激励广义二项门限自回归模型.首先,证明该模型的严平稳遍历性,并讨论模型的一些统计性质:期望、方差、自协方差和转移概率;其次,分别给出门限变量在已知和未知两种情形下模型参数的条件最大似然估计方法;最后,将该模型应用到一组实际数据中进行拟合验证. 展开更多
关键词 整数值时间序列 广义二项稀疏算子 门限自回归过程 条件最大似然估计
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基于模型平均的右删失数据下加速失效时间模型的统计推断研究 被引量：2
14
作者 王淑影 张亚男 程云飞 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2022年第12期3-9,共7页
在生物统计研究领域中,经常会由于各种原因出现数据删失的情况。此时研究人员不能精确观测到某个个体的确切失效时间,只能观测到生存时间大于删失时间,即右删失数据。相对于比例风险模型和可加风险模型,由于加速失效时间(AFT)模型更具... 在生物统计研究领域中,经常会由于各种原因出现数据删失的情况。此时研究人员不能精确观测到某个个体的确切失效时间,只能观测到生存时间大于删失时间,即右删失数据。相对于比例风险模型和可加风险模型,由于加速失效时间(AFT)模型更具有解释性,因此考虑采用AFT模型来对右删失数据进行建模。传统的AFT模型都是在协变量给定的情况下进行统计推断研究,这样可能会导致估计结果不准确。克服这种问题的有效途径是使用模型平均方法,通过对候选模型的估计量进行加权,可以减少估计的均方误差,稳健性更强。据此,从避免指定协变量构建模型引起的不准确性入手,针对右删失数据提出一种基于模型平均方法的加速失效时间模型。在极大似然估计方法的框架下,采用基于信息准则的模型平均方法进行参数估计及预测研究。数值模拟结果显示,在右删失数据下基于模型平均方法的AFT模型估计精度高于模型选择方法下的参数估计精度,证实了在右删失数据下使用模型平均方法可以得到更准确更稳健的估计结果。实例部分采用一组肺癌数据进行分析,结果显示基于模型平均方法的加速失效时间模型预测精度更高,进一步说明了模型平均方法的优势。 展开更多
关键词 模型平均 右删失数据 加速失效时间模型 极大似然估计
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区间删失数据下部分线性模型的经验似然统计推断 被引量：1
15
作者 李纯净 李芸 +1 位作者 王庆杰 屈红雁 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2021年第3期50-53,共4页
文章将部分线性模型的经验似然推广到Ⅰ型区间删失数据上。受许多因素的影响,数据往往不具有完整性,因此Ⅰ型区间删失数据在医疗领域中十分常见,对该数据的研究有十分重要的意义。由于Ⅰ型区间删失数据不能精准观测到事件发生时间的特殊... 文章将部分线性模型的经验似然推广到Ⅰ型区间删失数据上。受许多因素的影响,数据往往不具有完整性,因此Ⅰ型区间删失数据在医疗领域中十分常见,对该数据的研究有十分重要的意义。由于Ⅰ型区间删失数据不能精准观测到事件发生时间的特殊性,无法直接用该数据对部分线性模型进行研究,因此使用无偏转换方法对数据进行处理,然后使用核估计、经验似然等方法对参数进行估计,并详细证明经验似然方程的相合性和渐近正态性。通过模拟研究,可以看出不同模型下的参数覆盖率随着样本量的增大越来越接近置信水平,模拟结果良好。从QQ图可以看出经验似然统计量渐近服从卡方分布。实证分析了RFM小鼠医疗数据,分析结果证明了该方法的实用性。 展开更多
关键词 部分线性模型 Ⅰ型区间删失 经验似然 核估计
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区间删失数据下Weibull 比例优势模型的参数估计 被引量：1
16
作者 王淑影 郭祥道 +1 位作者 李红伟 赵波 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期73-81,共9页
基于区间删失数据建模是当前复杂数据分析的热点之一。本研究在两类区间删失数据下建立Weibull比例优势模型,基于极大似然估计给出了模型参数,进一步讨论了估计量的渐近性质。数值模拟验证了模型参数的估计效果,并将提出的模型及方法应... 基于区间删失数据建模是当前复杂数据分析的热点之一。本研究在两类区间删失数据下建立Weibull比例优势模型,基于极大似然估计给出了模型参数,进一步讨论了估计量的渐近性质。数值模拟验证了模型参数的估计效果,并将提出的模型及方法应用到艾滋病临床试验数据和肺肿瘤试验数据中,给出了感兴趣事件的生存函数曲线,通过与生存函数的非参数极大似然估计比较,表明所提方法具有较好的拟合效果。 展开更多
关键词 区间删失数据 比例优势模型 WEIBULL分布 极大似然估计
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基于多项式特征生成的卷积神经网络 被引量：1
17
作者 刘铭 肖志成 于晓东 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期116-121,共6页
基于一维特征数据的多项式特征生成法,提出一种高维特征数据利用多项式特征生成法生成特征数据的数据增强算法,同时提出一种卷积神经网络训练时将生成的多项式特征数据与神经网络模型相融合的算法,其可将生成的多项式特征数据与卷积神... 基于一维特征数据的多项式特征生成法,提出一种高维特征数据利用多项式特征生成法生成特征数据的数据增强算法,同时提出一种卷积神经网络训练时将生成的多项式特征数据与神经网络模型相融合的算法,其可将生成的多项式特征数据与卷积神经网络模型进行有机结合,并改善卷积神经网络模型建模时由于数据样本有限、数据样本总量固定、可使用的数据样本差异性小等数据限制所导致的模型识别准确率低、模型的泛化性能有限等问题.实验结果表明,该方法的卷积神经网络模型准确率得到了有效提升. 展开更多
关键词 卷积神经网络 特征生成 多项式 特征堆叠
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部分区间删失数据下时间相依威布尔比例风险模型的参数估计
18
作者 王淑影 刘新宇 +1 位作者 李润东 李洋 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期2461-2468,共8页
目的针对临床研究中常见的部分区间删失数据,提出构建时间相依威布尔比例风险模型的参数估计问题,同时探讨不同协变量对生存时间的影响。方法以威布尔分布作为比例风险模型的基准风险函数,同时在模型中引入时变协变量,建立时间相依威布... 目的针对临床研究中常见的部分区间删失数据,提出构建时间相依威布尔比例风险模型的参数估计问题,同时探讨不同协变量对生存时间的影响。方法以威布尔分布作为比例风险模型的基准风险函数,同时在模型中引入时变协变量,建立时间相依威布尔比例风险模型。为了估计模型的参数,采用极大似然方法,并通过优化函数得到参数的估计值。结果数值模拟结果表明,在不同样本量及不同参数设置下,精确观测的比例越高,参数估计效果更好,其覆盖率均近似达到理论预期的95%。此外,随着样本量增大,各参数偏差均呈现减小趋势。结论将该方法运用到实例数据中进一步验证模型的有效性,相较于仅有精准观测个体的失效时间数据,具有额外的区间删失数据有助于给出有效的回归参数估计。此外,与含时变协变量的Cox模型进行对比,进一步表明采用时间相依威布尔比例风险模型可给出有效的估计结果。 展开更多
关键词 部分区间删失数据 时间相依协变量 威布尔比例风险模型 似然函数 极大似然估计
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混合相依删失数据下非参数比例风险模型的半参数分析
19
作者 王淑影 姜馨竹 +1 位作者 赵波 董贺 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期689-696,共8页
目的构建一种处理混合相依删失数据的非参数比例风险(PH)模型,探讨心脏移植手术风险与风险因子直接的关系并预测心脏移植手术风险。方法基于混合相依区间删失数据的复杂性,考虑失效时间过程与观测时间过程的相依关系,假设风险因子与心... 目的构建一种处理混合相依删失数据的非参数比例风险(PH)模型,探讨心脏移植手术风险与风险因子直接的关系并预测心脏移植手术风险。方法基于混合相依区间删失数据的复杂性,考虑失效时间过程与观测时间过程的相依关系,假设风险因子与心脏移植手术风险存在非线性函数关系,建立具有非参数结构的比例风险模型,并给出两步Sieve估计极大似然算法。根据观测过程模型建立估计方程,获得脆弱变量的估计;再分别利用I-样条和B-样条去近似基准风险函数和非参数结构函数,获得Sieve空间中的工作似然函数,对于模型参数求偏导获得得分方程;最后通过求解方程获得参数的极大似然估计,绘制风险因子影响心脏移植手术风险的函数曲线。结果模拟研究揭示了各种设置下所提方法获得的估计量是相合的且渐近有效的,同时获得很好的参数拟合曲线。心脏移植手术数据分析结果显示,心脏供体的年龄对患者手术风险影响呈现正向线性关系,患者(受体)发病年龄影响先增大后平稳,最后有缓慢增大,供体与受体的年龄差对患者手术风险影响呈现正向线性关系。结论本研究建立了一个可分析复杂相依删数据的非参数PH模型,该模型应用于分析预测心脏移植手术风险,通过模型可探索出心脏移植手术风险与风险因子之间的函数关系。 展开更多
关键词 心脏移植手术 相依区间删失 非参数比例风险模型 两步估计方法 Sieve极大似然估计
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现状数据下带测量误差的半参数加速风险模型的估计
20
作者 裴宜凡 赵波 王纯杰 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第5期1122-1128,共7页
基于现状数据提出一种带有测量误差的半参数加速风险回归模型.首先,用I样条近似未知累积基线风险函数,并基于Sieve极大似然估计方法获得模型的参数估计;其次,用模拟外推方法修正协变量的测量误差带来的估计误差;再次,通过数值模拟验证... 基于现状数据提出一种带有测量误差的半参数加速风险回归模型.首先,用I样条近似未知累积基线风险函数,并基于Sieve极大似然估计方法获得模型的参数估计;其次,用模拟外推方法修正协变量的测量误差带来的估计误差;再次,通过数值模拟验证该方法的有效性以及忽略协变量误差对估计的影响;最后将该方法应用到心脑血管病死亡率的研究中获得心脑血管病发死亡的风险函数估计.实验结果表明,该方法有效. 展开更多
关键词 加速风险模型 模拟外推 测量误差 极大似然估计 I样条
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