自适应两阶段设计的性质及样本容量的再估计

临床试验的主要目的是在给定的一些可能有效的治疗中找到一个最佳治疗,并证明所找到的最佳治疗相对于试验控制组的优效性。文章探讨了自适应两阶段试验设计及其在临床Ⅱ/Ⅲ期中的应用,并证明了一些性质。通过计算机模拟给出了有效性检验的临界值与样本容量的关系,指出自适应两阶段试验所需的样本容量比传统的试验设计方法更少,有较高的伦理学价值和经济学价值。     

抗肿瘤药物贝叶斯Ⅰ期临床试验设计方法比较研究

Ⅰ期临床试验的主要目的是探索药物毒性最大耐受剂量MTD,而MTD估计的准确与否将影响之后的Ⅱ期和Ⅲ期临床试验研究的结果.抗肿瘤药物Ⅰ期试验的特点是直接对病人进行试验,且样本量较小,这对构造估计精确度高并具有安全性保障要求的统计设计方法提出了挑战.回顾三种常用的Ⅰ期试验设计方法有:3+3设计、CRM设计和mTPI设计.3+3设计是应用较为广泛的传统方法,后两者是当前常用的贝叶斯自适应试验设计方法.通过大量模拟研究对三种方法从最优分配、安全性和估计MTD精确性三方面给以全面考察,并结合中国实际得出mTPI设计是比较适合推荐的Ⅰ期临床试验设计方法的结论.     

分层次复合pps抽样设计

在分层次抽样设计中,ABC法、层层抽样法、样本追加法或域估计法等,均是以"模型自由"为主的随机化推断方法.它们至少有一个共同的不足,即无论是"从下而上"的层层抽样设计,还是"从上而下"的样本追加的抽样设计,都必须进行二次抽样.这对抽样设计的"省时、省财、准确、高效"等优点来说,就要大打折扣了.因此,如果能够较为合理地解决这一问题,对分层次抽样设计有非常现实的意义.本文利用永久随机数技术,结合赵民德(M.T.CHAO)先生的"Chao scheme"设计,针对这一多次抽样的现象,提出了一种新的分层次复合抽样设计方法来解决这一突出矛盾.     

含截距单位根过程的"伪去势"研究

对于一些具有明显趋势性的时间序列数据,无法从图形上准确判断其数据的真实生成过程,应对其首先进行单位根检验,只有在单位根假设被拒绝后才考虑趋势平稳方法。文章从方法论、蒙特卡罗模拟对这一数据处理方法的合理性进行了验证,并指出对含截踞的单位根过程进行的去趋势操作只能是一种"伪去势"。     

独立逆抽样下优势比的置信区间

本文对独立逆抽样设计下优势比的置信区间的构造进行了研究,包括三个已有的方法,以及本文引入的鞍点逼近方法。通过模拟比较了这四个方法给出的置信区间。模拟结果表明,基于鞍点逼近方法给出的置信区间不比另外三种方法差。并且在一些情况下表现还优于其它三个方法。     

从手机网络游戏看当代大学生的道德行为状况

随着手机网络在大学生群体中的迅速普及,各类游戏软件得到了这一群体的争相试验,而网络游戏由计算机终端下移至手机终端,使得手机网络游戏在大学生中间占据了不小的市场。由于手机网络游戏的隐蔽性和与传统网络游戏的同等危害性,这一现象应该得到更为紧密的关注。一、研究设计1.样本设计。作者以分层抽样的模式,对河南省的3所本科高校、2所     

信度分析在调查问卷设计中的应用

信度的概念来源于心理测试中关于测验人的能力、人格、技能等测验的可靠性的研究。在社会调查研究中,也常常涉及到需要测量一些比较抽象的量,例如"态度"、"偏好"、"感觉"等等。为此需要围绕有关的研究目的或者主题设计合理的问卷,这就涉及到问卷设计的信度分析问题。信度分析能够指导问卷设计者事先对所设计的问卷的是否有效的测度问题有一个大致的了解,以决定是否要重新设计问卷。本文在这方面做了初步研究。     

基于EM算法的知情交易概率估计

知情交易在金融市场微观结构中扮演了重要角色,而估计知情交易概率的传统方法仍存在一些不可克服的障碍。通过借鉴EM算法的思路并重新设计EKOP模型中参数的估计方法,对模拟数据和市场交易数据进行估算的结果表明,基于EM算法的知情交易概率估计相比以往对似然函数因子化的处理方式,在避免数值溢出和估算效率两方面都有明显改善,这为正确认识市场内部的知情交易水平提供了有力工具。     

数据挖掘方法应用于调查数据的抽样权重问题——基于放回比例抽样的再抽样方法

在将数据挖掘方法应用于抽样调查数据时,会遇到抽样权重的处理问题.本文提出采用放回的、与样本单元权数大小成比例的再抽样方法,简称PPWWR再抽样,来实现"事后"自加权设计.实现"事后"自加权设计后的子样本可忽略掉样本权数,直接采用常规的图示方法和数据挖掘算法进行分析.随后,基于2007中国公民科学素质调查贵州省数据,通过模拟分析讨论了PPWWR再抽样子样本的样本量问题,发现max(n,5%N)是一个比较合适的样本量.这一结论可能为其他大型复杂抽样调查数据的数据挖掘实施问题提供借鉴.     

PPS抽样设计的比估计及其模拟分析

本文在介绍简单随机抽样比估计的基础上,对PPS抽样设计的比估计进行了系统的研究,并使用了第一次农业普查数据对方法进行了模拟。从模拟结果可以看到,比估计方法可以解决一些调查精度和多目标调查的问题。     

浅谈统计学中的蒙特卡罗法’在发电系统出力模型中的应用

一、蒙特卡罗法的简介蒙特卡罗法又称统计模拟法或随机抽样技术。它将所求解的问题同一定的概率模型相联系，用计算机实现统计模拟或抽样，来得到问题的近似解。其实质是通过大量随机试验，利用概率论和统计理论方法为基础的一种计算方法。蒙特卡罗方法最早出现于十八世纪末（约1777年），当时布丰（Buffon）为了计算圆周率而设计了一个“投针实验”。虽然当时并未命名，但其原理就是蒙特卡罗法。在200余年后，也就是在二十世纪四十年代，在为美国研制原子弹（曼哈顿计划）的计划成员S．M．乌拉姆和J．冯·诺伊曼将这一名称首先提出。     

基于粒子群算法的均匀设计表设计

均匀设计是一种常用的实验设计方法,它将试验点均匀地散布在其试验范围内。与另一种常用的正交设计相比,它具有试验次数少,代表性强等优点。均匀设计根据均匀设计表构造试验,得到数据后采用回归模型来建立试验指标与因素之间的关系,然后再利用建立起来的模型寻求最优工艺条件或最佳配方。这     

含零总体中位数的经验似然

当所研究的总体中含有一定比率的零值,而其余的值大于零时,则称为含零总体。文章利用Owen的经验似然方法来构造这类总体的中位数的置信区间,所得结果不需要假设总体服从某种参数模型,并能利用样本中零值的信息,而且构造的置信区间受非零总体偏斜的影响比一些其他非参数方法小一些。同时,随机模拟的结果也显示了这一点。     

政府反腐力度与养廉薪酬计划设计——基于动态离散选择模型的分析

腐败行为不仅是一种社会历史现象,也是一个跨越社会制度的世界性痼疾。在理性经济人假设下,根据委托—代理理论设计科学的激励机制有助于防范和治理腐败问题。通过建立动态离散选择模型,分析了政府查处腐败行为的力度对养廉薪酬水平的影响。并且基于对中国贪腐案件的实证与模拟分析,发现政府反腐力度是"以薪养廉"的基础,只有设计合理递增的薪酬计划,才可能起到"反腐倡廉"的效果。另外,养廉薪酬计划设计不仅要充分考虑公职人员的学历、职级及其任职期限等因素的影响,同时也要实现与经济政策变量(贴现率)的联动。     

时间序列中DF单位根检验存在的问题及方法改进

在时间序列分析中,DF单位根检验方法被广泛使用。文章通过随机模拟试验研究这种检验方法的DF统计量在不同情况下的统计特征,并以此为基础论证DF单位根检验方法存在的一些问题：假设检验的设计存在缺陷、小样本时间序列检验和强自回归时间序列检验误判率高、与时间序列分析的目的相悖等。综合来看,使用这种方法不一定能达到时间序列分析的目的,应谨慎使用。     

基于SODM和贝叶斯的时序预测模型比较

本文采取定性的理论分析、随机模拟和实证试验相结合的方式,从先验信息的使用、模型产生机制、算法停止法则等方面比较了两类模型的异同,并重点试验分析了自组织数据挖掘(SODM)自回归模型与贝叶斯自回归模型的拟和以及预测性能。结果表明,对于具有小噪声样本数据的系统,贝叶斯时序模型的效果较优;而对于具有大噪声、小样本数据的系统,SODM时序模型更适合。本文最后提出将这两类模型结合考虑建立模型。     

疫情下，中国正上演一场全球最大在家办公试验

"影响远程协作成效最大的因素并不在于工具有多么先进,而是来自于一个比较容易被忽略的环节——协作方式的事先约定。目前,不少中国人还处于新年假期中,但是随着中国公司恢复运营,这很可能会拉开一项全球最大在家办公试验的序幕。在家办公机制直接对联合办公空间的商业模式构成了生存威胁,也冲击了数千家创业公司的正常运营。目前,一些企业已经求助互联网来维持顾客的忠诚,希望抵挡住疫情的冲击。     

读懂你 我用了十年

<正>十年前,你留给我和妈妈一个决绝的背影,随风而去。一年又一年,我在妈妈的关爱下渐渐长大,也渐渐看淡了你当初的决绝。而你也开始经常给我打电话,问我一些生活琐事。我总是很烦你:每次都问同样的事,同样的事总是要重复好几遍,结束前总不忘要交代些我早已听烂了的大道理。电话这头,我总是心不在焉地听着,有时"嗯"两声敷衍一下。     

Monte Carlo方法模拟随机抽样的误差控制分析

本文从分析各种随机抽样方法入手,对一些基本的随机抽样方法进行了简单比较。进一步讨论了Monte Carlo模拟随机抽样的抽样误差问题。着重分析抽样误差产生的原因以及怎样运用统计方法进行合理的误差控制。进一步结合具体实例进行了抽样模拟,并对模拟结果加以分析。针对模拟误差的影响因素,提出了解决Monte Carlo模拟中控制抽样误差的一些基本问题。     

利用统计语言模型对GenoCAD设计结果进行优化

GenoCAD(www.genocad.com)是一种基于Web的免费合成生物学设计软件,使用它可以进行表达载体及人工基因网络设计。不断地点击代表各种合成生物学标准"零件"的图标,以一种语法进行设计,最后就可以得到由数十个功能片段组成的复杂质粒载体。但是一般来讲在GenoCAD中,每一类的合成生物学标准"零件"数量众多。随着这些标准"零件"的不断开发,其数量也在进一步增加,目前选择合适的"零件"组装成功能性的质粒载体费时费力并且容易发生错误。在进行载体设计的最后阶段,从众多的"零件"中选择合适的往往比较困难。为解决这一问题,采用自然语言处理的统计语言模型,并以该模型为基础应用动态规划算法优化质粒载体设计,从众多的选项中找出最优者。利用这一方法可以减少进行生物学实验的冗余操作,从而减少载体构建过程中的花费。