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多变量数据遗传分析方法的研究     在线阅读 整本下载 分章下载 分页下载 本系统暂不支持迅雷或FlashGet等下载工具
【英文题名】 Developing Statistical Methods of Genetic Analysis for Multivariate Data
【作者】 沈炎峰;
【导师】 朱军;
【学位授予单位】 浙江大学;
【学科专业名称】 概率论与数理统计
【学位年度】 2010
【论文级别】 博士
【网络出版投稿人】 浙江大学
【网络出版投稿时间】 2011-04-21
【关键词】 多变量分析; 假设检验; 变量选择; 正则化; 高维数据;
【英文关键词】 multivariate analysis; hypothesis test; variable selection; regularization; high-dimensional data;
【中文摘要】 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,且绝大多数统计方法的大样本性质是在维数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相差不多甚至会远大于n.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,着重探讨多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及与其相关的统计遗传学问题,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,我们提出一个基于主成分回归的检验统计量,进一步得到这...
【英文摘要】 In the context of classical multivariate analysis, the number of observations n always exceeds the dimension of variables p, and the most large-sample results of traditional ap-proaches have been explored under the condition of fixed p and infinite n. However, with recent development of high-throughput biological technologies, it has become more and more automatic and popular to collect large-scale data, in which both the sample size and the dimensionality grow quickly. In many practical problems, the numbe...
【更新日期】 2011-06-01

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导师:朱军    导师单位:浙江大学    学位授予单位:浙江大学
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