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多变量数据遗传分析方法的研究
中文名称: 多变量数据遗传分析方法的研究
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论文编号: 4092810收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Developing Statistical Methods of Genetic Analysis for Multivariate Data
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 概率论与数理统计
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 多变量分析 假设检验 变量选择 正则化 高维数据
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 在经典的多元统计分析中,一般要求样本量n要远大于变量个数p,且绝大多数(略)样本性质是在维数p固定、n趋于无穷的条件下获得的.近十年来,随着高通量生物技术的迅速发展,大尺度数据的收集变得越来越容易和自动化,使得变量个数以及观测数都得到了很大幅度的增加.在很多实际问题中,变量个数p与样本量n相差不多甚(略).这些新型的数据给多变量统计推断方法带来巨大挑战和机遇,促使研究工作者寻求新的统计方法和理论.本论文以统计遗传中的若干热点问题为出发点(略)变量分析中的假设检验和变量选择问题,提出了一些新的统计推断方法,且通过随机模拟和实例分析来验证这些新方法的可行性和有效性.本论文共分五章,主要内容概括如下: 第一章首先简单介绍两种高通量的生物数据以(略)统计遗传学问题,本文讨论的内容都是以这些数据和问题作为基本出发点.其次,本论文多处涉及到一些新近发展的正则化统计方法,作为预备知识,我们简要介绍这些与本文密切相关的正则化方法. 第二章以关联分析中的多位点分析问题为背景,系统地讨论了主成分方法在检验回归方程显著性中的统计性质.首先,(略)基于主成分回归的检验统计量,进一步得到这个检...
In the context of classical multivariate analys(omitted)mber of observations n always exceeds the dimension of variables p, and the most large-sample resul(omitted)itional ap-proaches have been explored under the condition of fixed p and infi(omitted)wever, with recent development of high-throughput biological technologies, it has become more and more automatic and popular t(omitted)large-scale data, in which both the sample size and the dimensionality grow quickly.(omitted)ractical problems, the numbe...
目录:
致谢第6-8页
摘要第8-10页
Abstract第10-12页
1 绪论第17-27页
  ·高通量生物数据第17-21页
  ·正则化方法第21-25页
  ·本论文的基本框架第25-27页
2 基于主成分回归的关联分析方法第27-42页
  ·引言第27-30页
  ·基于主成分回归的检验方法和性质第30-36页
  ·随机模拟第36-41页
  ·讨论第41-42页
3 基于混合线性模型的多性状基因定位方法第42-59页
  ·引言第42-44页
  ·多性状基因定位方法第44-52页
  ·随机模拟第52-56页
  ·实例分析第56-59页
4 高维回归模型的回归方程显著性检验及其应用第59-75页
  ·引言第59-61页
  ·线性回归中回归方程的显著性检验第61-68页
  ·广义线性模型中的检验问题第68-72页
  ·实例分析:白血病数据第72-74页
  ·讨论第74-75页
5 高维多样本的均值检验问题及其应用第75-97页
  ·引言第75-77页
  ·高维情形的一样本问题第77-86页
  ·多样本均值的比较第86-93页
  ·实例分析:糖尿病数据第93-96页
  ·讨论第96-97页
参考文献第97-106页
攻读博士学位期间主要研究成果第106-107页
个人简历第107页
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