广义线性模型

摘要： 【背景】RNA表达丰度作为一种生物标记物已广泛应用于临床诊断阶段,但在农业栽培中诊断作物营养状况的应用较少。【目的】挖掘和验证转录水平上可以作为生物标记物精确指示玉米氮营养状况的基因,指导精准施用氮肥。【方法】基于不同氮素处理的基因芯片和RNA-Seq数据,通过生物信息学和统计学方法初步筛选出基因表达丰度高度响应氮素处理的生物标记物候选基因;利用不同基因型、不同氮处理的玉米材料,通过荧光定量PCR方法和凯氏定氮法,进一步筛选氮响应生物标记物基因;并构建预测玉米氮状况的广义线性模型,准确指示玉米氮营养状况。【结果】首先初步筛选出10个表达水平较高的基因,且mRNA表达丰度高度响应氮素处理的生物标记物候选基因;利用不同氮素条件下种植的B73材料从10个候选基因中进一步筛选出8个在充足氮、限制氮处理后基因表达丰度存在显著差异的基因;随后选取遗传多样性丰富、生态区域广泛的26种自交系材料和4种杂交种材料进一步筛选,发现有4个基因表达独立于基因型,可以在不同基因型玉米材料中稳定表达;并且通过相关性分析发现,在充足氮和限制氮处理下,这4个基因表达丰度差异与穗位叶总氮含量差异具有显著相关性(R2均大于0.6),表明这4个基因可以作为氮响应生物标记物进行实际应用;将4个氮响应生物标记物基因分别组合构建两基因、三基因、四基因线性模型,由Zm00001d024281(X_(2))、Zm00001d039049(X_(3))和Zm00001d037680(X_(4))这三个基因构建的线性模型用于预测玉米植株氮状况的应用性最强,其函数关系为Y=1.143+0.017X_(2)-0.302X_(3)+0.017X_(4);选取大田种植的6个杂交种材料对三基因模型预测功能进行验证,结果表明,三基因模型能够在大田环境中准确诊断玉米植株氮素营养状况。【结论】获得4个高度响应玉米氮状况的生物标记物基因,构建的三基因模型可以准确预测玉米氮素营养状况。该生物标记物的开发可以有效实时监测玉米植株氮状态,优化氮肥使用,从而实现成本最低时农作物产量的最大化。

摘要： 针对自适应设计广义线性模型,研究自适应Lasso惩罚最小二乘变量选择方法。在一定条件下,得到自适应Lasso惩罚最小二乘估计的相合性和Oracle性质,该结果将固定设计广义线性模型相关结果推广到自适应设计广义线性模型中。通过模拟可知,自适应Lasso惩罚方法优于Lasso惩罚方法。

摘要： 基于2014年和2015年在渤海湾开展的口虾蛄渔业资源和相关环境调查数据,使用广义线性模型和广义加性模型分析口虾蛄资源密度(丰度和生物量)与环境因子间的关系。广义线性模型结果显示,考虑环境因子综合效应的情况下,影响口虾蛄资源密度(丰度)的主要因子是溶解氧质量浓度、经度×水深、水深和海表面温度;影响资源密度(生物量)的主要因子是pH、纬度和经度×纬度。广义加性模型结果显示,单环境因子对资源密度(丰度)的偏差解释为35.12%~64.35%,对资源密度(生物量)的偏差解释为37.18%~67.94%;基于赤池信息准则,逐步回归建立的模型包含了全部环境因子,资源密度(丰度)与环境因子的综合效应广义加性模型关系可解释99.957%的总偏差,资源密度(生物量)与环境因子的综合效应广义加性模型关系可解释99.911%的总偏差。结果表明,渤海湾口虾蛄资源密度与环境关系密切。

摘要： 为了构建自行车骑行者更满意的骑行环境,文章针对自行车路径选择行为开展研究,分析不同道路属性、个体属性与出行目的对骑行者路径选择行为的影响。文章设计了自行车骑行路径选择调查方案,引入广义线性模型分析不同道路环境属性下自行车骑行者的路径选择行为特征。参数估计结果显示:不同年龄对无绿荫道路长度的敏感差异较小,购物健身骑行者对环境的绿化较敏感;年龄越大选择宽度小于3米的道路可能性越大,购物、健身、生活出行和休闲娱乐为目的的骑行者选择宽度小于3米的概率较低;年长与通勤出行的骑行者偏爱于有隔离措施的路径。

摘要： 合理地对建设场地进行液化判别是降低液化灾害的基础。中国规范通过比较临界标贯击数与实测标贯击数的相对大小来判别砂土液化,但由于建立经验判别准则的过程中存在大量的不确定性因素,故这种确定性方法不是衡量砂土液化的准确指标。针对这个问题,基于中国标贯试验的液化案例库,利用极大似然法对4种广义线性模型进行参数标定,建立适用于中国的液化概率判别模型。结果表明:当液化概率较小时,4种广义线性模型差异显著;当液化概率在30%~70%之间时,4种模型的预测结果相近。模型比较表明,Log-log模型对案例库的拟合效果最好,给出了基于Log-log模型的液化概率计算公式及指定液化概率下的标贯击数临界值计算公式。回判分析表明,提出的液化概率判别模型的总体回判成功率高于现行建筑抗震设计规范。

摘要： 利用对数似然函数和自适应桥惩罚估计方法研究了高维数据下广义线性模型的参数估计和变量选择问题,利用对数似然函数和自适应桥方法构造惩罚估计目标函数,在适当的正则条件下,证明了自适应桥估计量的相合性和Oracle性质,通过数值模拟和实例分析验证了所提方法的有限样本性质及其优良性。

摘要： 主要研究广义线性模型在车险索赔频率应用中的可解释性分析。重点介绍了分层划分方法、部分依赖图方法和局部累积效应。研究结果表明:运用分层重要性方法、局部累积图对广义线性模型进行变量重要性测度,得到广义线性模型具有较好的可解释性。

摘要： 函数型数据采用全非参数的方法,假设数据来自一条光滑的曲线,把整个曲线当成一个样本来处理,从而避免高维和高度相关的问题。其研究始于20世纪50年代,经过近70多年来的发展,很多经典的统计分析方法都被推广到函数型数据,且被中外学者写成综述和相关书籍以便研究者使用,如主成分、典型相关、线性模型和聚类问题等。但是,目前仍缺少有关函数广义线性模型和分类问题的综述和书籍。基于此,本文从函数型数据发展的数据形式、函数近似包括基底展开和主成分、函数广义线性模型和分类等问题的发展历程及未来发展方向等方面进行详细的综述。进一步,为了能够在经济、金融、医学、气象和环境等领域更好地应用函数型数据,本文提供了具体的样条估计计算程序。

摘要： 半参数广义线性模型(SGLMS)是半参数回归模型与广义线性模型的自然推广,引入此模型以来,它已应用于许多领域,在对半参数广义线性模型参数估计的同时,根据参数的基本性质,通过拟似然方程1/nm_(n)i=1Σna*(X_(i)^(T)θ+r)Y_(i-h(X_(i)^(T)θ+r))K_(ji)(z)=0得到了最大似然估计量ρ_(ML)(z),在一定条件下证明了最大似然估计量的一致弱相合性,并且得到了估计量及估计量的导数具有相同的收敛速度。

摘要： 小样本高维度的n-p问题一直是统计学家的研究热点,不同于传统的变量选择的参数估计方法,在本篇论文中,我们应用迁移学习的相关知识,借用与需要预测数据相关但分布不同的数据,有效的帮助我们解决目标域数据参数的预测问题。我们提出了一种新颖的基于Dantzig selector的两步迁移学习算法,在数值模拟中,我们验证了提出的迁移学习算法在广义线性模型以及不同的协方差数据设计中的稳健性和有效性,这表明提出的算法具有一定的实际应用价值。

摘要： 本研究通过引入k型聚类分析法(K-means Cluster Analysis)、广义线性模型(Generalized Linear Model)和数据级数推断法(Magnitude-based Inferences)对2014赛季中国足球协会超级联赛比赛中的技战术表现指标和比赛结果进行数学建模,对我国最高级别的职业足球联赛中的比赛技战术表现进行分析与探讨，总结出了广义线性模型可以对足球比赛中的各项比赛技战术表现指标与比赛胜负的因果关系进行有效的界定，从而可以用来判定哪些比赛技战术指标是比赛制胜指标。创建的模型提供的信息，可以运用于比赛表现评估、对手信息探测、选择和修改训练备战计划等足球运动实践中。

摘要： 本文首先介绍广义线性模型以及费率厘定的基本理论,其次通过英国某汽车保险公司索赔数据来探讨广义线性模型在机动车辆费率厘定中的应用,以R软件为工具,分别构建索赔次数和索赔强度的广义线性模型,结果说明用广义线性模型对车险费率厘定有较好的效果.

摘要： 近几十年,随着城市规模的扩大及工业的发展,城市光化学烟雾污染发生得越来越频繁,危害也越来越大。城市光化学烟雾发生于大气边界层,臭氧是表征其危害性的一个重要指标。随着人们对环境的重视以及科学研究技术的发展,对大气边界层臭氧浓度的研究也不断深入,多元统计分析方法在臭氧浓度预测研究中得到了广泛的应用。由于臭氧浓度分布的非高斯特点,本文采用广义线性模型(GLM)来对大气边界层臭氧浓度进行预测。本文使用美国休斯顿及旧金山地区的监测数据分别建立模型,与普通线性模型的结果对比表明,广义线性模型对非高斯分布的臭氧浓度有更好的预测效果。

摘要： 交通事故严重威胁人们的生命财产安全。采取必要的科学手段进行交通事故社会经济损失影响因素研究对于认识交通事故、识别交通事故的易发生群体具有非常重要的意义。本文综合考虑车龄、驾龄、车辆座位数等特征参数,利用广义线性模型分析技术,对以上影响因素与交通事故二者之间的内在关联性进行研究。结果表明：广义线性模型能对交通事故的风险因素进行风险分组,并明确易发生交通事故的群体。因此,可以把研究结果应用于交通事故管理,减少和防范交通事故的社会经济损失。

摘要： 为了解朱鹮(Nipponia nippon)全年的活动性,于2011年4月至2013年6月,在陕西汉中朱鹮国家级自然保护区对14只朱鹮个体(8♂6♀)进行无线电追踪,利用95％ Fixed Kernel法分别计算繁殖期、游荡期和越冬期的活动区面积,用50％ Fixed Kernel法计算各个季节的活动核心区面积,并且测量各个活动位点与夜宿地之间的距离(即觅食距离).利用广义线性模型(GLMs)分析个体活动性与性别、年龄和季节之间的关系.统计活动区内个体的觅食成功率和警戒频率,与活动区面积进行相关性分析.结果显示:(1)朱鹮个体的活动区面积为1.40～173.34 km2,核心区面积为0.30～39.77 km2,平均觅食距离为0.36～5.28 km,最远觅食距离为13.02 km,其中,觅食距离小于5km的活动位点数占全部位点数的91.07％;(2)在繁殖期,繁殖个体的活动区面积、核心区面积和最远觅食距离显著小于非繁殖个体(Mann-whitney U test,P＜0.05),繁殖个体的平均觅食距离小于非繁殖个体,但是差异不显著(P=0.053),繁殖个体和非繁殖个体的活动性在游荡期和越冬期均无显著性差异(P＞0.05);(3)繁殖个体和非繁殖个体的活动区面积、觅食距离均受到季节因素的影响(GLMs,P＜0.05),与性别和年龄因素无关(P＞0.05);(4)个体的最大觅食成功率与活动区面积的倒数呈显著的正相关关系(相关性分析,P=0.034),最小警戒频率与活动区面积的倒数呈显著的负相关关系(P=0.018);(5)繁殖个体之间的活动性在各个季节内均有显著性差异(t-test,P＜0.05).

摘要： 研究了环境因素对航天产品可靠性的影响,提出了一种适用于变环境数据的可靠性建模分析方法.首先通过利用径向基函数法来度量不同环境因素及其交互作用对可靠性的影响,建立了变环境条件下的可靠性模型.径向基函数法具有较好的适应性,能较好地度量环境因素对产品可靠性的影响.接着利用Poisson分布来描述似然函数中的示性变量,利用广义线性模型给出了可靠性模型参数的极大似然估计,有效的弥补了传统方法不收敛或收敛慢的不足.结合数值算例表明该方法能较好度量环境因素对可靠性的影响,而且合理可行便于工程应用.

摘要： 鉴于水环境的复杂性,为提高预测精度,将广义可加模型应用于水质预测,并以钱塘江支流东阳江许村至义东桥河段的水质预测为案例,首先确定反应变量的分布形式,建立既含参数项又含非参数项全模型;以全模型为初始模型进行逐步筛选,选出赤池信息准则值最小的模型;根据该模型的拟合残插图确定异常点,对剔除异常点后的数据重新拟合得到最优广义可加模型.最后,用最优广义可加模型预测2007年义东桥断面的水质,并将预测结果与广义线性模型进行比较.结果表明,广义可加模型比广义线性模型的拟合效果要好,更适用于水质预测.

摘要： 动力气候模式的持续发展为长期预报提供了强力支持.以往长期预报多依赖一些前期大气状况的分析或海温的变化讯号作为预报因子,预报一般以定性形式表达;现今的长期预报则多以动力气候模式为基础,定量的数字预报已非遥不可及.本文探讨利用美国国家环境预报中心气候预报系统的后报(hindcast)数字数据,进行经验正交函数分析,选取动力模式物理变量的主成分(Principal Component)为一些线性模型的预报因子.本文的长期预报对象为每年影响香港的热带气旋数目及年雨量,「影响香港」的定义为进入香港500公里范围.热带气旋数目为计数(count)数据,通常可以Poisson分布描述,而月雨量和季雨量则可以Gamma分布描述,历史数据显示这两个统计模型对我们的预报对象的描述是合适的.这两个统计分布有一个共同特性,就是同属于子数系(exponential family)分布.这个特性让我们可以运用广义线性模型(Generalized Linear Model)的理论来建立预报模型并计算模型参数.计算器和统计计算软件的发展亦提供了不少助力.广义线性模型的参数一般以最大似然(maximum likelihood)方法来计算,通常须以数字方法进行.R软件让我们可简易快捷地计算模型参数,并进行交叉验证.利用28年的实况和动力气候模式后报数据,本文验证了以动力模式物理变量的主成分为预报因子的广义线性模型,结果表明它的预报能力远高于气候平均法.

摘要： 本文介绍了统计分析的内容以及常用的统计模型，提出了多组定量资料方差齐性检验的SAS程序以及协方差分析的基本步骤。

摘要： 本文介绍了统计分析的内容以及常用的统计模型，提出了多组定量资料方差齐性检验的SAS程序以及协方差分析的基本步骤。

摘要： 公开了用于使用预失真补偿非线性子系统的非线性的系统和方法。在一个实施例中，系统包含非线性子系统和预失真器，该预失真器配置成实现非线性子系统的输入信号的预失真，使得预失真补偿非线性子系统的非线性特性。系统还包含适配器，该适配器基于表示非线性子系统的输出信号的反馈信号和表示非线性子系统的输入信号的输入信号自适应地配置预失真器。适配器一般将非线性子系统模型化为对应于非线性子系统的非线性特性的非线性模型和对应于非线性子系统的已知线性特性的线性模型的级联。

摘要： 本申请涉及多元校准模型维护的聚焦线性模型校正和线性模型校正。设备可以获得与主仪器相关联的主校准模型的主β系数。主β系数可以在目标仪器的网格处。设备可以根据一组约束执行目标函数的约束优化，以便确定一对传递β系数。约束优化可以基于一对初始的传递β系数、主β系数和与侦察集相关联的光谱来执行。设备可以基于该对传递β系数来确定传递β系数。设备可以基于包括该传递β系数的一组传递β系数来确定最终的传递β系数。最终的传递β系数可以与生成对应于主校准模型的传递校准模型以供目标仪器使用相关联。

摘要： 本发明提供一种基于混合跟踪和广义线性模型的人群异常事件检测方法，包括以下步骤：跟踪行人运动轨迹；提取所述跟踪路径的特征点；采用基于广义线性模型的神经网络对前景对象的方向和活动中至少一种进行分类。本申请采用混合跟踪模型和遗传算法相结合的神经网络进行建模，并由建立的特征模型来更直观的表达场景中的群体事件信息。选取恰当的特征模型对最终群体异常事件检测的性能有着重要影响。

摘要： 本发明公开了一种基于广义线性模型的机器学习的术前定位方法，包括以下步骤：获得结构图像和功能磁共振图像；对结构图像和功能磁共振图像进行预处理；对结构图像和功能磁共振图像进行分割和配准操作，使用双重回归方法提取运动网络；构建广义线性预测模型，将大脑分区进行广义线性预测模型拟合；本发明方法可以更准确地在静息态功能磁共振的基础上识别运动区域预测个体的运动激活图，能够以实际任务功能磁共振图像激活为参考，使用主动任务激活训练的广义线性预测模能有效预测被动任务激活，广义线性预测模对于不能达到满意任务表现的患者，包括老年人、儿童、肿瘤患者具有重要的临床应用价值。

摘要： 本发明提供一种基于广义线性模型的卵巢功能年龄评估方法和装置，其中，方法包括：获取待测女性与卵巢功能相关的目标指标的信息；其中，所述与卵巢功能相关的目标指标包括生理学指标、内分泌学指标、影像学指标；将所获取与卵巢功能相关的目标指标的信息输入训练好的广义线性模型进行处理，输出待测女性的卵巢年龄；其中，训练好的广义线性模型，是基于健康女性样本与卵巢功能相关的目标指标的信息以及对应的实际年龄标签训练得到。本发明可以实现对卵巢生物学年龄的准确评估，满足临床应用对特异度和灵敏度的要求。

摘要： 本发明公开了一种基于广义线性模型的机器学习的术前定位方法，包括以下步骤：获得结构图像和功能磁共振图像；对结构图像和功能磁共振图像进行预处理；对结构图像和功能磁共振图像进行分割和配准操作，使用双重回归方法提取运动网络；构建广义线性预测模型，将大脑分区进行广义线性预测模型拟合；本发明方法可以更准确地在静息态功能磁共振的基础上识别运动区域预测个体的运动激活图，能够以实际任务功能磁共振图像激活为参考，使用主动任务激活训练的广义线性预测模能有效预测被动任务激活，广义线性预测模对于不能达到满意任务表现的患者，包括老年人、儿童、肿瘤患者具有重要的临床应用价值。

摘要： 本发明公开了一种基于广义线性模型的平面物体位姿测量方法，包括一个建模的步骤，采用两个相机，将所述的两个相机分别在物体运动平面的相邻的两个方向垂直设置，分别获取所述物体的两个任意点A和点B作为对象，当物体做平移和旋转(x,y,θ)时，获取点A在C

摘要： 本发明提供一种基于低阶多元广义线性模型的大脑反应比较方法，首先提出一种低阶多元广义线性模型来对所有大脑体素的反应进行联合建模，然后将该模型的参数估计看做一个优化问题，引入带惩罚项的优化函数来保证血液动力学响应函数(HRF)的时空平滑性和所识别大脑区域的稀疏性，同时建立了一种有效的优化算法对群体的大脑活动进行估测，最后提出一种快速选择策略来实现惩罚参数和反应不同大脑区域的快速识别。本发明提供的脑反应比较方法，不仅可以灵活刻画不同区域和刺激类型HRF的差异，而且可以实现信息在不同体素之间“借用”，提高大脑区域的识别准确率，同时相较传统方法参数更少，计算效率更高，为大脑活动的研究提供了一种新方法。

摘要： 本发明提供一种基于多因子广义线性模型的热带气旋客观定强方法，包括：步骤1、提取热带气旋在每个时刻的特征因子，包括MMV、RD、S‑20、TBBstd、Lat或Lon定强因子；步骤2、利用广义线性模型建立特征因子与热带气旋最大表面风速之间的关系。本发明能够进一步提高对热带气旋客观定强的精度，为热带气旋的监测预警提供技术支持。

摘要： 本发明提供一种基于混合跟踪和广义线性模型的人群异常事件检测方法，包括以下步骤：跟踪行人运动轨迹；提取所述跟踪路径的特征点；采用基于广义线性模型的神经网络对前景对象的方向和活动中至少一种进行分类。本申请采用混合跟踪模型和遗传算法相结合的神经网络进行建模，并由建立的特征模型来更直观的表达场景中的群体事件信息。选取恰当的特征模型对最终群体异常事件检测的性能有着重要影响。