發(fā)布時間：2020-07-11 15:01

【摘要】：變換線性混合模型是混合模型的推廣,近年來,在生物醫(yī)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、教育學(xué)等眾多領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析中有廣泛的應(yīng)用�；旌夏Ｐ褪茄芯靠v向數(shù)據(jù)的一個強有力工具,混合模型,既有固定效應(yīng),又有隨機效應(yīng),能反應(yīng)個體或空間位置之間的差異性。變換模型又能很好的解決真實數(shù)據(jù)分布不滿足正態(tài)分布假設(shè)這一問題,所以基于縱向數(shù)據(jù)和大規(guī)�？臻g數(shù)據(jù)的變換線性混合模型可以處理眾多實際問題,是一種靈活的模型,將來可以應(yīng)用到不同領(lǐng)域的分析中。本文采用貝葉斯懲罰樣條的方法估計變換函數(shù),基于縱向數(shù)據(jù)的變換線性混合模型中采用狄利克雷過程先驗的方法估計隨機效應(yīng)的分布,基于大規(guī)�？臻g數(shù)據(jù)的變換線性混合模型中采用多分辨率小波分析的方法估計非平穩(wěn)的空間過程,并結(jié)合MCMC計算方法估計模型中的參數(shù),模擬結(jié)果和實例分析都顯示使用變換線性混合模型比使用傳統(tǒng)的Cox-Box變換能更好的提高模型參數(shù)估計的精度,進而研究了縱向數(shù)據(jù)的變換線性混合模型分別基于數(shù)據(jù)刪除模型和局部影響分析模型的貝葉斯統(tǒng)計診斷方法;研究了大規(guī)�？臻g數(shù)據(jù)的變換線性混合模型的貝葉斯模型比較方法,模擬結(jié)果和實例分析都顯示貝葉斯統(tǒng)計診斷方法能很好的識別數(shù)據(jù)中的異常點,貝葉斯模型比較的方法也能很好的選擇出真實模型�；旌辖Y(jié)構(gòu)方程模型是結(jié)構(gòu)方程模型的推廣,基于大規(guī)模時空數(shù)據(jù)的隱馬爾科夫混合結(jié)構(gòu)方程模型能很好的解決很多實際問題,尤其是心理學(xué)方面和環(huán)境科學(xué)方面的問題。本文采用隱馬爾科夫模型處理大規(guī)模時空數(shù)據(jù)集,并估計不同狀態(tài)下的混合結(jié)構(gòu)方程模型,采用多分辨率小波分析的方法估計非平穩(wěn)的空間過程,采用連續(xù)比logit混合模型刻畫狀態(tài)之間的轉(zhuǎn)移概率關(guān)系,并結(jié)合MCMC計算方法估計模型中的參數(shù)及隱狀態(tài)的值,模擬結(jié)果和實例分析都顯示貝葉斯分析方法能很好的估計模型的參數(shù)。
【學(xué)位授予單位】：云南大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：C815
【圖文】：

了隨機效應(yīng)／％，？的核密度估計，從中可以看出對膽固醇水平假設(shè)是正態(tài)分逡逑布是不合理的。我們基于數(shù)據(jù)刪除方法和局部影響分析方法分別�。藉澹担埃埃埃�逡逑lⅲ劍保埃埃安⒀≡竦諶�仲|(zhì)笛櫚娜哦�机制，结果壤_跡玻�１１，淤p伎芍�第２，２６，辶x希常�，邋１６０胡t鎏灞皇侗鷂�异常点，这更x峁�可訜�媸凳�据来金}禿俠硇�，１６０号辶x細鎏宓牡ü檀妓�瞥C饗愿哂諂淥�个体的胆固醇水苿Μ２胡t鎏宓牡ü檀妓�瞥C麇義舷愿哂謁�有个体碘c驕�水苿Μ２６，邋３Ｙ忷t鎏灝�含所有个体的最高和最低的胆贵w義洗妓�平值。ｙ的先验和ＤＶx�分布的先褭{柚枚越峁�祿习响介e�。辶x希保幔攏跡恚�？ｅP歟酰悖�逦．．．逦ＧG浚ⅲ浚�＇逦４逦Ｉ�懾澹懾義希掊澹保粒保矗�．．辶x希�１逦�

本文編號：2750562