检索结果-南通市图书馆

2014年夏季长江口邻近海域水母类组群结构

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厦门大学学报（自然科学版） 2020年第S1期59卷 128-132页

作者：何浩阳林华李伟巍张格崔文会郑连明厦门大学海洋生物多样性与全球变化研究中心福建省海陆界面生态环境重点实验室福建厦门361102 厦门大学海洋与地球学院福建厦门361102 国家海洋局南海环境监测中心广东广州510300

利用2014年7月在长江口邻近海域进行大面调查浮游动物网采样品的分析数据,探讨了该海域水母类的种类组成、优势种、丰度分布及组群结构.结果表明:研究水域共记录水母类13种,其中水螅水母9种,管水母3种,栉水母1种;优势种为四叶小舌水母(L... 详细信息

利用2014年7月在长江口邻近海域进行大面调查浮游动物网采样品的分析数据,探讨了该海域水母类的种类组成、优势种、丰度分布及组群结构.结果表明:研究水域共记录水母类13种,其中水螅水母9种,管水母3种,栉水母1种;优势种为四叶小舌水母(Liriope tetraphylla)和五角水母(Muggiaea atlantica),优势种的数量和分布趋势决定了水母类丰度的分布格局.根据各站位水母的种类组成和丰度,用聚类分析法将该海域水母分为2个组群,结合去趋势典范对应分析(DCCA),结果表明影响长江口邻近海域水母动物群落结构的主要环境因子为盐度、温度和pH值.

关键词：长江口邻近海域水母类优势种组群结构去趋势典范对应分析(DCCA)

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组群结构城市轨道交通路网规划

城市公共交通 2006年第1期 33-36页

作者：薛锋西南交通大学交通运输学院

组群结构城市有其自身的特点及交通特征,本文分析了组群结构城市轨道交通建设的必要性、交通模式和功能定位,阐述了轨道交通路网规划的主要原则、路网图型的选择和路网合理规模的计算,从而确定了需要控制的线网总规模.

关键词：组群结构轨道交通路网规划合理规模

基于组群结构的HFC MAC协议信道接入机制的性能分析

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云南民族学院学报（自然科学版） 2000年第3期9卷 131-133,139页

作者：高飞王杰云南民族学院物理系昆明650034

利用周期查询式限定服务排队系统的有关研究成果，对基于组群结构的HFC（混合光纤同轴）网络MAC（媒质访问控制）协议中申请信息接入信道的机制进行了性能分析．结果表明，在一定条件下，系统的平均排队队长和平均等待时间都具有较好的... 详细信息

利用周期查询式限定服务排队系统的有关研究成果，对基于组群结构的HFC（混合光纤同轴）网络MAC（媒质访问控制）协议中申请信息接入信道的机制进行了性能分析．结果表明，在一定条件下，系统的平均排队队长和平均等待时间都具有较好的性能．

关键词：周期查询 MAC协议 HFC 组群结构信道接入机制

多水平零膨胀计数模型在骨关节疼痛影响因素中的应用研究

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中国卫生统计 2012年第1期29卷 44-46页

作者：田娇妮刘桂芬张军锋罗天娥山西医科大学卫生统计教研室 030001 中华风湿病学杂志社 030001

目的针对两地区村民骨关节调查资料组群结构且零过多问题,阐明多水平零膨胀计数回归模型。方法介绍多水平Poisson和多水平ZIP模型原理,进一步完成山西省农村地区居民风湿性骨关节疼痛部位数影响因素分析的多水平模型SAS软件实现。结果... 详细信息

目的针对两地区村民骨关节调查资料组群结构且零过多问题,阐明多水平零膨胀计数回归模型。方法介绍多水平Poisson和多水平ZIP模型原理,进一步完成山西省农村地区居民风湿性骨关节疼痛部位数影响因素分析的多水平模型SAS软件实现。结果多水平ZIP回归部分的随机项表明,两调查地区不同村庄居民关节是否疼痛以及疼痛部位数差别有统计学意义。logistic回归估计参数表明年龄、婚姻状况和高血压是影响关节疼痛与否的主要因素。而Pois-son部分估计结果表明年龄、地区、性别和地区交互作用是居民骨关节疼痛部位数的主要因素。Vuong检验进一步证实多水平ZIP模型比多水平Poisson模型更优。结论多水平ZIP回归模型是解决调查研究中组群结构及零发生次数过多问题模型拟合的最佳选择。

关键词：组群结构零过多多水平零膨胀计数模型

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多水平计数模型在复杂抽样调查中的应用研究

多水平计数模型在复杂抽样调查中的应用研究

作者：田娇妮山西医科大学

学位级别：硕士

医学研究多阶段复杂抽样中,层次结构数据屡见不鲜。为了有效处理数据中层内存在的非独立性,多水平模型应运而生,也成为近年讨论的热点。文中第一章通过线性多水平模型与普通回归形式之不同,解析了多水平模型中包括的复合残差项,即水平2... 详细信息

医学研究多阶段复杂抽样中,层次结构数据屡见不鲜。为了有效处理数据中层内存在的非独立性,多水平模型应运而生,也成为近年讨论的热点。文中第一章通过线性多水平模型与普通回归形式之不同,解析了多水平模型中包括的复合残差项,即水平2误差项u 0j、u1 j和水平1误差项ei j。进一步阐明多水平模型在处理具有层次结构特征数据时,考虑了数据误差的层次性,将传统模型中的误差随机项分解到与数据层次结构对应的水平上,通过估计个体水平上的误差,并考虑解释变量对方差的影响,它不仅可充分利用个体水平内的聚集信息,获取回归系数的有效估计,而且可使个体的随机误差更纯,同时提供拟合研究水平上复杂误差结构的可能性。本文参考王济川等的研究结果,将多水平模型的建模步骤分为:空模型→将水平2解释变量纳入空模型→将水平1解释变量纳入截距模型→检验水平1随机斜率→检验跨水平交互作用共5步。文中第二章主要阐述了多水平Poisson、多水平负二项以及多水平零膨胀计数(Poisson、负二项)模型的基本原理,讨论了其参数估计和假设检验方法。多水平Poisson和负二项回归是处理分层计数数据分析的基础模型。若分层资料计数取值中含有大量的零,即零过多现象,应考虑多水平零膨胀计数模型。该模型可利用分析数据中产生额外零的两个过程,减少数据中由于过多零导致的估计偏性,使参数估计结果更准确。本文假定随机变量yi j服从多水平零膨胀Poisson分布,分别拟合多水平Poisson、ZIP和多水平ZIP进行模拟研究,结果显示多水平Poisson和ZIP估计值与模拟真实有一定相差;而无论水平1i和水平2 j观察单位如何取值,多水平零膨胀计数模型估计值均接近模拟真值。因此,对于既存在组群结构,又含过多零的数据,采用多水平零膨胀计数模型分析是更好的选择。文中第三章通过居民两周就诊次数和农村地区居民骨关节疼痛部位数的影响因素分析实例,进一步揭示两实例中均存在分层结构,个体嵌套于调查点(村庄)或家庭。借鉴多水平模型建模的思想,分别拟合多水平计数模型。在骨关节疼痛部位数的影响因素分析中,Vuong结果表明,多水平零膨胀模型比多水平基础计数模型拟合效果更优。若存在过度离散问题,多水平零膨胀负二项模型拟合效果最佳,结果解释更合理。多水平模型形式多样,其随机斜率的个数和模型层次数多不固定。多水平零膨胀计数模型,两部分的线性预测部分可以根据研究目的选择不同的解释变量,两部分的随机效应允许相关性存在或非独立。总之,实际问题研究中可根据具体的研究目的,按模型原理和软件实现,完成多种具体的多水平计数模型构建。

关键词：多水平计数模型组群结构零过多随机效应