《生物醫學領域中可交換數據的統計分析》是依託南京理工大學，由趙慧秀擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：生物醫學領域中可交換數據的統計分析
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：趙慧秀
- 依託單位：南京理工大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
本課題把非參的方法和參數的方法來結合起來研究生物醫學領域中的可交換數據。理論工作具體包括：（1）先提出一種穩健有效的非參的方法解決可交換數據中各階矩的估計問題和參數估計問題；（2）把這種非參的方法分別與成對似然方法和最優估計方程的理論思想結合起來解決帶有協變數的可交換數據中低階矩（一至二階）和高階矩的參數估計問題；（3）把這種非參的方法和處理缺失數據問題的一些算法思想結合起來，提出一種可行的算法來解決帶有缺失數據的可交換數據的參數估計問題。.本項目選題,屬於統計學前沿領域。深入開展這方面的研究，對於實際中如何對可交換數據做統計分析非常重要。其理論工作也必將填補統計理論中的一項空白。由於可交換數據在畸形學研究、眼科和耳鼻喉科研究、及其它臨床試驗中等有著廣泛套用。從而該工作對生物醫學的許多學科例如毒理學和畸形學等等有著非常重要的意義。
結題摘要
本項目對可交換數據中的參數估計問題進行了系統的研究，取得了一系列的成果。 首先提出非參的方法解決可交換數據中各階矩的估計問題,同時對於給出的估計研究大樣本性質，並且把這一理論成果套用到發育毒性實驗數據，模擬結果也說明其有效性並且比Bowman 和George (1995)提出的方法有效。 然後進一步解決了基於估計方程的理論和線性混合模型理論解決了帶有協變數的可交換數據的各階矩的潛在參數的估計及其大樣本性質。並且把這一理論套用到發育毒性實驗數據，模擬結果也說明其有效性，並且基於估計方程的方法得到的估計要比成對似然方法得到的估計要好。 最後結合前面給出的非參的方法和AU算法，解決帶有缺失數據的可交換數據的參數估計問題，並通過模擬和真實數據來說明其有效性。 本項目執行期間，我們發表了4篇SCI論文和一篇EI論文，參與完成一部學術專著。有一篇論文已經投往SCI雜誌，還有部分成果正在整理中。培養碩士生2名.
