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高维复杂分层数据分析与鞍点逼近方法及其在流行病风险中的应用

2010年 基础理论
  • 成果简介
　　本项目致力于解决两个统计学前沿问题：1.高维复杂分层结构数据的统计分析，建立完善的能刻该类数据各层面属性的几大类“分层分位回归模型”的理论与方法；并将这些新方法广泛地应用到实际数据分析中去，包括四大类型的数据：重复测量数据、纵向数据、分层结构数据以及聚类数据。2.在给定某个参数的充分统计量的条件下，相应的条件分布的鞍点逼近理论与方法，并用之于流行病学中重大的稀有疾病的统计理论与方法研究，比如，...
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