本文關(guān)鍵詞：處理空間二值數(shù)據(jù)的擬似然方法

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【摘要】：空間數(shù)據(jù)是當(dāng)前統(tǒng)計(jì)研究的熱點(diǎn),在越來(lái)越多的領(lǐng)域出現(xiàn),如生物適生性研究、生物神經(jīng)成像研究、流行病學(xué)研究等領(lǐng)域�？臻g二值數(shù)據(jù)是空間數(shù)據(jù)中一類特殊的數(shù)據(jù),由于其變量取值的特殊性使得有關(guān)該類數(shù)據(jù)模型的參數(shù)估計(jì)工作困難很多,尤其是模型中考慮了空間自相關(guān)性的情況。本文主要研究具有相關(guān)性的空間二值數(shù)據(jù)logistic回歸模型參數(shù)估計(jì)問(wèn)題,針對(duì)該問(wèn)題的解決方法是基于復(fù)合似然方法的思想提出的。復(fù)合似然方法是一種通過(guò)降低復(fù)雜度提高可計(jì)算性來(lái)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)和統(tǒng)計(jì)推斷的方法。本文用來(lái)處理空間二值數(shù)據(jù)的復(fù)合似然方法是通過(guò)構(gòu)造變量間的兩兩似然函數(shù)的加權(quán)作為似然函數(shù)的替代,從而進(jìn)行參數(shù)估計(jì)的方法。為了驗(yàn)證該復(fù)合似然方法估計(jì)參數(shù)的效果,本文以隨機(jī)模擬的方式將復(fù)合似然方法跟普通似然方法估計(jì)參數(shù)效果進(jìn)行對(duì)比,模擬結(jié)果表明本文提出的復(fù)合似然方法優(yōu)于普通似然方法。而后將復(fù)合似然方法應(yīng)用于入侵植物黃花刺茄的實(shí)際分布數(shù)據(jù)建模分析中,從而為黃花刺茄的監(jiān)測(cè)和管理提供建議和指導(dǎo)。最后對(duì)復(fù)合似然方法需要進(jìn)一步考慮和研究的方向進(jìn)行分析和討論。
【關(guān)鍵詞】：空間二值數(shù)據(jù) 自相關(guān)性 logistic回歸模型 復(fù)合似然方法
【學(xué)位授予單位】：清華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O212.1
【目錄】：

• 摘要3-4
• Abstract4-6
• 主要符號(hào)對(duì)照表6-7
• 第1章 引言7-17
• 1.1 背景介紹7-9
• 1.2 基礎(chǔ)知識(shí)9-15
• 1.2.1 空間二值數(shù)據(jù)及空間自相關(guān)性9-11
• 1.2.2 復(fù)合似然方法及其應(yīng)用11-13
• 1.2.3 二值變量相關(guān)性度量13-14
• 1.2.4 Bootstrap方法及假設(shè)檢驗(yàn)14-15
• 1.3 研究現(xiàn)狀15-17
• 第2章 模型和方法17-21
• 2.1 模型介紹17-18
• 2.2 復(fù)合似然方法18-21
• 第3章 模擬21-26
• 3.1 相關(guān)性參數(shù)已知21-23
• 3.2 相關(guān)性參數(shù)未知23-26
• 第4章 實(shí)例分析26-33
• 4.1 物種介紹及分析背景26-27
• 4.2 數(shù)據(jù)收集及整理27-29
• 4.3 參數(shù)估計(jì)與假設(shè)檢驗(yàn)29-31
• 4.4 模型效果與結(jié)論31-33
• 第5章 思考與討論33-34
• 參考文獻(xiàn)34-37
• 致謝37-39
• 附錄A 論文相關(guān)解釋與證明39-41
• A.1 給定邊緣期望的二值變量對(duì)相關(guān)系數(shù)的基本限制39
• A.2 相關(guān)的正態(tài)變量對(duì)生成的具有相關(guān)性的二值變量對(duì)的相關(guān)系數(shù)范圍39-41
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果41

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本文編號(hào)：789103