基于贝叶斯分析正态分布均值变点的统计推断及应用

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随着统计计算技术的发展,对变点模型进行统计推断的贝叶斯方法越来越受到欢迎.复杂的计算是贝叶斯方法的难点,最近发展起来的Markov chain Monte Carlo(MCMC)方法是一种简单有效的贝叶斯方法.目前已有很多学者利用MCMC方法研究泊松过程单变点模型、复杂泊松过程单变点模型等各种分布的变点问题.为了提高实验结果的精确度,Kim,J.and Cheon,S在2010年提出的退化后的随机逼近蒙特卡罗算法(Annealing Stochastic Approximation Monte Carlo,简称ASAMC)处理数据.这篇文章将变点理论应用在两个领域,其一是研究土壤中氧元素含量的突变情况,其二是研究人体细胞中癌变细胞的数量的变化状况.考虑到大数据背景下,各分布的极限分布均为正态分布.本文分别将地质层中氧元素含量和人体细胞中的癌变细胞数量进行正态化处理,建立正态分布均值变点模型,结合参数的先验分布,推导出了参数的后验分布函数,并应用ASAMC算法检测模型中参数变点所在的位置.由此研究了不同温度、不同季节下,土壤中氧元素含量的变化情况.应用ASAMC算法检测人体细胞中癌变细胞数量的变化情况以及影响癌变细胞数量变化的因素.这篇文章创新之处在于,将变点理论运用于实际问题当中,运用变点理论结合ASAMC算法,结合本校地理信息与旅游学院对本校温泉校区进行土质检测所得的数据,进行数据检验,检验发现温度、降水量和季节都会影响本校温泉校区土壤中氧元素的含量,运用ASAMC方法进一步检测发现土地中氧元素含量多数变点出现在夏、秋两个季节,并根据最大对数概率值,得到了变点的个数及位置;另一个案例,选取牡丹江市东安区的空气状况为对照实验组,研究了乌鲁木齐市沙依巴克区的空气质量,实验得到以下结论:随着空气污染程度的加重,人体中癌变细胞数量增加.空气中臭氧、二氧化硫和固体颗粒含量的增加会使得该地区空气污染程度加重.随着该地区空气污染程度的加重,会使空气中臭氧、二氧化硫和固体颗粒的含量增加,从而,导致细胞中癌变现象增多,癌变细胞的活性增强.这篇文章利用变点理论,运用ASAMC算法处理土壤中氧元素含量变化情况和检测人体细胞中发生癌变细胞的数量的变化状况,将变点理论与地质学、生物学巧妙的结合,体现了变点理论的应用价值.
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