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遗传关联分析中的一个稳健检验
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北京师范大学学报(自然科学版) 2024年 第3期60卷 305-309页
作者: 蔡定教 童行伟 北京师范大学统计学院 北京 河南财经政法大学数学与信息科学学院 河南郑州
为检验某种疾病与单个双等位基因单核苷酸多态性(SNP)的关联性,构造了趋势检验绝对值指数函数和(SEA)的检验统计量.模拟结果显示,SEA能很好地控制犯第1类错误的概率,且在所有的遗传模型中都有较大的功效.将该检验方法应用到与复杂疾病... 详细信息
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圆参数的贝叶斯估计(英文)
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北京大学学报(自然科学版) 2001年 第5期37卷 643-647页
作者: 童行伟 郑忠国 北京大学数学科学学院 北京100871
用贝叶斯方法解决圆相邻角已知的情况下的参数估计 。
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面向可能最大洪水-风暴潮复合情景的热带气旋强度-降水参数设定方法研究
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北京师范大学学报(自然科学版) 2023年 第2期59卷 328-336页
作者: 张海霞 程锰 方伟华 童行伟 北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室 地理科学学部灾害风险科学研究院北京100875 南方海洋科学与工程广东省实验室(广州) 广东广州511458 北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室 北京100875 北京师范大学统计学院 北京100875
为开展可能最大洪水(PMF)-风暴潮灾害情景设定,在已有可能最大热带气旋(PMTC)参数设定研究的基础上,引入热带气旋降水气象参数,并探索了热带气旋强度-降水参数设定的方法框架.基于中国气象局的热带气旋最佳路径-强度、美国联合台风预警... 详细信息
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一种新的基于高斯混合模型的纹理图像分割方法
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武汉大学学报(信息科学版) 2005年 第6期30卷 514-517页
作者: 余鹏 封举富 童行伟 北京大学数学科学学院 北京大学信息科学中心 北京市海淀区100871 北京师范大学数学科学学院
提出了一种新的结合了小波变换的高斯混合模型纹理分割方法。该方法包括预处理、小波变换、模型训练、计算后验概率和标记图像等5个阶段,并分析了将高斯混合模型引入纹理分割需要注意的几个方面。试验结果表明,该算法具有较好的分割性能。
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判断因果效应可识别的方程方法
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北京师范大学学报(自然科学版) 2004年 第6期40卷 719-724页
作者: 童行伟 许静 余翊华 北京师范大学数学系 统计数据分析实验室北京100875 北京大学数学科学学院概率统计系 北京100871 北京邮电大学信息工程学院 北京100088
运用方程组求解的方法来解决一类因果效应可识别的充要条件的问题 .只要运用该方程组解的性质便可判断在一类条件独立假设之下因果效应是否可识别 .通过 3个例子分别验证了在各自假设之下因果效应的可识别性 .
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北京市地质灾害韧性水平评估
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北京师范大学学报(自然科学版) 2023年 第2期59卷 306-312页
作者: 于富才 闫逸晨 李聆宇 黄靖玲 胡成 许映军 童行伟 北京市应急管理科学技术研究院 北京102617 环境演变与自然灾害教育部重点实验室 北京100875 北京师范大学地理科学学部 北京100875 北京市科学技术研究院城市安全与环境科学研究所 北京100054 北京师范大学国家安全与应急管理学院 北京100875 北京师范大学统计学院 北京100875
从经济条件、人口情况、社会保障与发展、基础设施和灾害管理5个方面构建了北京市地质灾害韧性评估指标体系;运用熵权-TOPSIS法定量计算了各区县地质灾害内在韧性得分,并结合地质灾害易发性分数得到了地质灾害韧性水平评估结果.结果表明... 详细信息
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广西糖产量的分析与预测
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北京师范大学学报(自然科学版) 2012年 第4期48卷 331-334页
作者: 马莉媛 童行伟 北京师范大学统计与金融数学系 北京100875
通过建立线性模型的方法定量地分析和预测广西糖产量.从影响农民选种甘蔗的成本因素和影响甘蔗生长的自然因素中共选出10个指标对1994—2008年的广西糖产量进行分析,得出最优模型,其中影响因素为上一年12月份的白糖均价、甘蔗种植面积... 详细信息
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郑州白糖期货价格的模型选择方法
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北京师范大学学报(自然科学版) 2011年 第6期47卷 551-557页
作者: 张燕 宋俊峰 童行伟 北京师范大学数学科学学院统计与金融数学系 北京100875
主要利用逐步回归和Lasso 2种方法来讨论郑州白糖期货市场白糖1011远期合约价格模型的问题,对白糖的收盘价格进行建模,在挑选出显著性变量后,根据2种方法确定的模型来分别预测白糖的价格,通过比较预测结果,发现Lasso方法的预测效果明显... 详细信息
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我国利率与通货膨胀率的相关分析
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统计与决策 2005年 第7S期21卷 72-73页
作者: 童行伟 杨艳霞 王川 北京师范大学数学科学学院
一、引言
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基于最大惩罚似然的高斯混合模型无监督分类研究
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应用概率统计 2008年 第5期24卷 475-483页
作者: 余鹏 童行伟 封举富 北京大学数学科学学院 北京100871 国家基础地理信息中心 北京100044 北京师范大学数学科学学院 北京100875 北京大学信息科学学院信息科学中心、视觉与听觉信息处理国家重点实验室 北京100871
本文提出了一个基于高斯混合模型的无监督分类算法.考虑到利用EM算法求解高斯混合模型的参数参数估计问题容易陷入局部最优解,我们引入逆Wishart分布来代替传统的Jeffery先验.几个实验数据的结果表明,采用该方法估计无监督分类的成分数... 详细信息
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