基于经验似然方法的保序推断

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    11101091
  • 项目类别：
    青年科学基金项目
  • 资助金额：
    20.0万
  • 负责人：
    郁文
  • 依托单位：
    复旦大学
  • 学科分类：
    A0403.贝叶斯统计与统计应用
  • 结题年份：
    2014
  • 批准年份：
    2011
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2012-01-01 至2014-12-31

项目摘要

结合总体参数的有序性信息分析数据的统计方法统称为保序推断，有序性信息的合理利用可以提高统计推断的效率。现有的保序推断方法大多对于总体分布有较强的假定（如假设总体服从参数模型或满足较强的矩条件），降低了统计推断的稳健性。本项目拟研究基于经验似然方法的保序推断，其特点为尽可能多地保留似然方法在利用有序性信息时的直观性，又摆脱严格的参数模型假设，增加了相应推断结果的稳健性。具体地，本项目拟在总体均值保序推断中，构造有序约束下单个与多个均值的经验似然置信区间，在保序回归分析中，建立有序约束下回归系数的经验似然比检验法则，并构造回归系数的经验似然置信区间。本项目的研究将为保序推断提供一种稳健分析方法，丰富保序推断的分析手段，特别是为非参数保序推断提供一种新的思路。

结项摘要

国家自然科学基金青年项目“基于经验似然方法的保序推断”，编号“11101091”，执行期限为2012年1月至2014年12月。项目主要的研究内容为基于经验似然方法的保序推断。在为期三年的研究过程中，项目负责人协同项目组成员认真按照项目的研究计划与目标开展研究工作，进展顺利，基本完成了项目的预定目标，获得了一些研究成果。具体包括：.1. 在基金资助下，共完成学术论文12篇，其中已正式发表7篇，已接受待发表3篇，在审稿过程中1篇，已完成待投稿1篇。在已发表和接受的论文中，有9篇为SCIE期刊论文，其中1篇将发表于国际统计学顶尖期刊之一JRSSB。.2. 在基金资助下，项目负责人与项目成员参加了6次国内学术会议，并在会议上进行论文报告等学术交流活动。.3. 在基金资助下，项目负责人赴香港进行学术访问2次，并数次接待美国与香港学者赴复旦大学开展合作研究。.4. 基金部分资助了3名博士研究生、6名硕士研究生的学习与研究活动。

项目成果

期刊论文数量（10）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Case-cohort analysis for multiple events time data under general additive-multiplicative hazard models
一般加法-乘法危险模型下多事件时间数据的案例队列分析
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    复旦学报(自然科学版)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Zheng Ming;Sun Yi;Yu Wen
  • 通讯作者：
    Yu Wen
Empirical likelihood method for multivariate Cox regression
多元 Cox 回归的经验似然法
  • DOI：
    10.1007/s00180-012-0348-7
  • 发表时间：
    2013-06
  • 期刊：
    Computational Statistics
  • 影响因子：
    1.3
  • 作者：
    Ming Zheng;Wen Yu
  • 通讯作者：
    Wen Yu
Empirical likelihood methods based on influence functions
基于影响函数的经验似然法
  • DOI：
    10.4310/sii.2012.v5.n3.a8
  • 发表时间：
    2012
  • 期刊：
    Statistics and Its Interface
  • 影响因子：
    0.8
  • 作者：
    Ming Zheng;Ziqiang Zhao;Wen Yu
  • 通讯作者：
    Wen Yu
Case-cohort analysis with general additive-multiplicative hazard models
使用一般加法-乘法风险模型进行病例队列分析
  • DOI：
    10.1007/s10255-016-0605-6
  • 发表时间：
    2016-10
  • 期刊：
    Acta Mathematicae Applicatae Sinica-English Series
  • 影响因子：
    0.8
  • 作者：
    ? Yi Sun, Wen Yu;Ming Zheng
  • 通讯作者：
    Ming Zheng
Quantile regression analysis of case-cohort data
病例队列数据的分位数回归分析
  • DOI：
    10.1016/j.jmva.2013.07.004
  • 发表时间：
    2013-11
  • 期刊：
    Journal of Multivariate Analysis
  • 影响因子：
    1.6
  • 作者：
    Ming Zheng;Ziqiang Zhao;Wen Yu
  • 通讯作者：
    Wen Yu

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其他文献

实腹式型钢混凝土梁受扭性能试验研究
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    --
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  • 发表时间：
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    --
  • 作者：
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  • 通讯作者：
    豆品鑫
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左右删失数据的中值回归
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
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  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    郑明;郁文
  • 通讯作者：
    郁文
干旱区群落乔木层对草本层空间格局及形态特征的影响
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    生态学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    王汉杰;刘茂松;张琴妹;张程;徐驰;郁文
  • 通讯作者：
    郁文
西北旱区压砂地土壤水分的时空分布特征
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    2015
  • 期刊：
    农业工程学报
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    李晓萍;范严伟;郁文;唐学芬
  • 通讯作者：
    唐学芬

其他文献

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郁文的其他基金

一类最优的子抽样设计及其统计分析方法
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相似国自然基金

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  • 批准号：
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相似海外基金

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AI项目解读示例

课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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