函数型数据的检验问题

批准号:
11671268
项目类别:
面上项目
资助金额:
48.0 万元
负责人:
张宝学
依托单位:
学科分类:
A0403.贝叶斯统计与统计应用
结题年份:
2020
批准年份:
2016
项目状态:
已结题
项目参与者:
刘强、任韬、叶飞、张立、田雅娟、曲歌、张茜
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中文摘要
本项目主要研究函数型数据的检验及其相关问题,该问题是统计学研究的前沿和核心问题之一,在医学、生物、经济和能源等领域具有十分重要的应用价值。虽然目前该领域取得了一些成果,但由于研究方法的局限性,导致研究成果难于应用。如何结合实际应用背景,创新研究方法,使得该领域的研究成果取得更大的突破,是本项目追求的目标。本项目研究内容是研究函数回归模型的相依关系的检验问题;相依函数数据模型及阶数检验问题;多元函数数据关系的检验问题。最后,将检验方法应用到实际问题中去。本项目主要目的是通过克服已有检验方法的缺陷,提出新的检验方法,获得新的结果来丰富检验理论。同时,又为实际应用提供理论依据和指导。
英文摘要
This project mainly focuses on hypothesis testing based on functional data, which is one of the frontier and the core problem in statistical research, has very important value in medicine, biology, economy and energy and other fields. Although some achievements had been made in this area, but due to the limitations of the research methods, research results in this area are difficult to apply. The goal of this project is that proposed some new research methods which have made a breakthrough. Contents of this project is that proposed methods of tests for the functional regression models, functional time series model, and multivariate functional model, which are applied to practical problems. The purpose of the project is not only to enrich the theory of testing by gaining new results, but also provide the theoretical basis for the practical application and guidance.
函数型数据的检验及其相关问题是统计学研究的前沿和核心问题之一。对于这一问题,已有一些研究成果,但由于研究方法的局限性,导致研究成果难于应用。因此,全面探讨函数型数据的检验无论在理论还是在实际中都有十分重要的意义。本项目的主要内容是解决了函数均值、函数线性模型中响应变量与解释变量的独立性、以及非稀疏的高维部分线性模型中的线性检验等。 本项目不仅从理论上给出了各检验统计量的渐近分布,而且从数值模拟与实例分析说明了所提方法的有效性。此外,本项目还研究了以下几方面的内容:首先是高维数据(大p,小n)的统计分析,如高维数据的判别分析、高维精度矩阵的带状检验;其次,基于经验似然和经验似然比解决了分布函数的变点检验;还有,给出了加性危险模型以及分位数隐马尔可夫模型的估计及大样本性质。.项目组公开发表论文14篇,均被SCI检索,被他引27余次。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
GD-RDA:A New Regularized Discriminant Analysis for High-Dimensional Data
GD-RDA:一种新的高维数据正则判别分析
DOI:10.1089/cmb.2017.0029
发表时间:2017
期刊:JOURNAL OF COMPUTATIONAL BIOLOGY
影响因子:1.7
作者:YAN ZHOU;BAOXUE ZHANG;GAORONG LI;TIEJUN TONG;XIANG WAN
通讯作者:XIANG WAN
DOI:10.1007/s11424-020-0067-z
发表时间:2021-01-12
期刊:JOURNAL OF SYSTEMS SCIENCE & COMPLEXITY
影响因子:2.1
作者:Zhang Baoxue,Baoxue;Sun Liuquan,Liuquan
通讯作者:Sun Liuquan,Liuquan
Methylation-level inferences and detection of differential methylation with MeDIP-seq data.
使用 MeDIP-seq 数据进行甲基化水平推断和差异甲基化检测
DOI:10.1371/journal.pone.0201586
发表时间:2018
期刊:PloS one
影响因子:3.7
作者:Zhou Y;Zhu J;Zhao M;Zhang B;Jiang C;Yang X
通讯作者:Yang X
DOI:10.1111/sjos.12350
发表时间:2018
期刊:Scandinavian Journal of Statistics
影响因子:1
作者:Guanghui Cheng;Baisen Liu;Liuhua Peng;Baoxue Zhang;Shurong Zheng
通讯作者:Shurong Zheng
Variable selection procedure from multiple testing
基于潜在低维结构的空间和时间克里金法
DOI:10.1007/s11425-000-0000-0
发表时间:2018
期刊:SCIENCE CHINA Mathematics
影响因子:--
作者:Baoxue Zhang;Guanghui Cheng;Chunming Zhang;Shurong Zheng
通讯作者:Shurong Zheng
复杂函数型数据的统计推断
- 批准号:12271370
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:45万元
- 批准年份:2022
- 负责人:张宝学
- 依托单位:
国内基金
海外基金
