【摘 要】
：
Tweedie复合泊松分布在流行病学、生物医学,精算科学等领域较为常见,随机效应模型可以用来研究重复测量数据和纵向数据而受到广泛应用。但随着服从非正态分布的数据越来越多,随机效应模型逐渐从正态随机效应模型拓展到偏态随机效应模型。Tweedie偏态随机效应模型更能反映偏态数据的真实情况,提高模拟拟合精度,所以研究此类模型的研究具有重要的意义。本文在贝叶斯统计推断的框架下,构建Tweedie偏态随机效
论文部分内容阅读
Tweedie复合泊松分布在流行病学、生物医学,精算科学等领域较为常见,随机效应模型可以用来研究重复测量数据和纵向数据而受到广泛应用。但随着服从非正态分布的数据越来越多,随机效应模型逐渐从正态随机效应模型拓展到偏态随机效应模型。Tweedie偏态随机效应模型更能反映偏态数据的真实情况,提高模拟拟合精度,所以研究此类模型的研究具有重要的意义。本文在贝叶斯统计推断的框架下,构建Tweedie偏态随机效应模型,对模型进行参数估计和变量选择等研究,并应用于实际问题分析。本文研究的偏态随机效应模型由以下两个随机效应模型组成:一个是偏正态随机效应模型,一个是偏t随机效应模型。研究内容如下:（1）在Tweedie偏正态随机效应模型中,由于Tweedie复合泊松分布的概率密度函数（PDF）没有显式表达式,本部分采用泊松分布和伽马分布的联合概率密度函数来定义Tweedie复合泊松分布的PDF,联合偏正态随机效应模型,求出联合似然函数。结合先验信息,利用MH算法和Gibbs抽样的混合抽样算法推导出该模型的后验分布,并将其应用到数据模拟及实际应用中。（2）在Tweedie偏t随机效应模型中,采用的为无穷级数逼近Tweedie复合泊松分布的PDF,联合偏t随机效应模型,结合先验信息,利用混合抽样算法,推导出参数的后验,并使用贝叶斯Lasso对模型进行了变量选择。
其他文献
随着大数据和教育信息化的发展,在线学习平台使用规模日趋扩大,学习者与在线平台的交互过程中产生大量的行为数据,通过对这些行为数据进行挖掘分析,能够更加了解学生的在线学习情况、发现学生学习规律等,这将有助于对学生在学习过程中进行实时干预、针对性指导,从而达到个性化培养的目标。因此,本文利用学生在线学习平台产生的学习行为数据进行学生成绩预测研究,达到对学生学习成绩提前干预的目的,具有一定的现实意义和学术
随着科技的进步与发展,人们的生活节奏越来越快,许多人心理出现了亚健康状态,每年因为抑郁而自杀的人也逐渐变多。目前许多学校已经开始重视学生的心理健康问题,但学生数量远远大于心理咨询老师数量,校外心理辅导机构大多价格昂贵且鱼龙混杂,很难对学生进行及时有效的心理疏导。随着社交媒体的发展与大数据时代的到来,关于情感分析的研究使得私人情感疏导程序的实现变为可能。如果能及时识别用户的情绪,那么就可以在情绪超过
图像分割是计算机视觉重点研究领域之一,作为图像后续处理过程中的重要环节具有举足轻重的作用;其中基于参数活动轮廓模型和基于几何活动轮廓模型图像分割方法受到诸多学者的青睐。近年来,随着基于活动轮廓模型图像分割方法研究的不断深入,其应用范围和领域也有了更进一步的扩展。本文对活动轮廓模型在图像分割中的应用算法进行了较为深入的研究,主要研究内容和创新点包括:（1）针对传统Snake模型算法对原始目标图像噪声
阅读是人们认识世界,增长知识的有效途径。我国的全民阅读活动由中宣部发起,已经上升至国家战略层面,推动全民化阅读有利于增强我国的国民素质,推动社会的发展。阅读大数据平台作为分析读者阅读行为数据的重要方式,能够掌握读者的借阅和阅读情况,是了解用户潜在需求,提升图书馆服务能力的有效手段。随着科技和自动化技术的发展,图书馆也迈入了数据大流通时代。但是目前各图书馆之间基本采取“自治”的业务处理方式,不同馆间
AR技术（Augmented Reality）致力于将虚拟物体叠加到真实场景中实现虚实交互。该技术属于多学科交叉融合的结果,其中虚拟物体与现实场景叠合,需考虑两者在融合中的几何外观配准问题;虚拟物体与用户交互,需考虑真实场景中目标实时跟踪问题,这也是AR技术的核心。传统配准与跟踪系统主要依赖辅助设备并且算法过于复杂,严重制约了 AR技术的广泛应用。本文研究基于GPU（Graphics Proces
心血管疾病作为近三十年来死亡率最高的疾病,逐渐被人们关注,目前大部分研究停留在治疗方面,虽然心血管疾病的治疗水平日益升高,但与之同时也要加强预防工作。随着大数据分析的快速发展,本文针对心血管疾病数据进行研究分析。本研究数据来源于和鲸社区,数据集包括年龄、性别、收缩压、舒张压等特征,对收集到的数据变量进行分析并合并整理,然后进行数据清洗,剔除异常值,最终纳入52496例患者数据作为研究对象。先对研究
随着生态环境被破坏,种群多样性也随之遭到了破坏,但与此同时人类对资源的需求却在不断增加,有效的生物资源管理策略就显得尤为重要。种群动力学中的相关成果是制定生物资源管理策略的主要依据之一,因此对种群动力学模型进行研究具有一定的实际意义。在研究单种群模型的基础上,本文主要研究瞬时与非瞬时脉冲收获对系统的影响。运用脉冲微分方程相关理论,建立了新的单种群模型及捕食模型,并对所建模型进行分析,最后通过数值模
生物数学是生物学和数学相结合的一门新起的学科,生物数学通过一个多世纪发展以来,他发展出了许多新的分支,例如研究传染病发展过程和传播规律的流行病动力学,研究生态学中种群与环境之间相互作用以及生态学中种群之间相互作用的种群动力学等。但是不管多复杂的模型都是建立在单种群模型基础上的。单种群模型是发展和研究多种群相互作用,复杂网络模型以及生命科学领域各个复杂系统的基石。单种群模型能够精准的刻画生物现象以及
在线社交网络中的异常账号检测是当前数字经济中发展中的急需解决的关键问题之一。异常账号往往通过不良的互联网行为严重影响在线社交网络本身的用户体验以及社会信用体系。当前在线社交网络的异常账号检测主要分为有监督检测,半监督检测和无监督检测三种方案。有监督检测需要提前训练分类器,很难对未知行为进行检测;半监督检测由于无法纠正自身的错误,导致检测效果非常不稳定;基于图结构的无监督检测方案可能是更有前途的异常
随着时代的发展,健康越来越成为大众关注的焦点话题。由于近几年发病率和死亡率不断攀升,癌症成为严重影响人类生活质量,威胁生命的重要因素之一。结直肠癌作为目前高发的人类胃肠道恶性肿瘤,严重危害着人类的健康。虽然我们对结直肠癌的认知不断提升,但由于结直肠癌早期诊断困难且易发生转移,因此预后状况不佳,晚期结直肠癌患者五年生存率约为13%。伴随着现代信息技术和生物医学技术的进步,基因检测技术蓬勃发展,为结直