处理空间二值数据的拟似然方法

发布时间：2017-09-04 03:28

  本文关键词：处理空间二值数据的拟似然方法

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【摘要】：空间数据是当前统计研究的热点,在越来越多的领域出现,如生物适生性研究、生物神经成像研究、流行病学研究等领域。空间二值数据是空间数据中一类特殊的数据,由于其变量取值的特殊性使得有关该类数据模型的参数估计工作困难很多,尤其是模型中考虑了空间自相关性的情况。本文主要研究具有相关性的空间二值数据logistic回归模型参数估计问题,针对该问题的解决方法是基于复合似然方法的思想提出的。复合似然方法是一种通过降低复杂度提高可计算性来进行参数估计和统计推断的方法。本文用来处理空间二值数据的复合似然方法是通过构造变量间的两两似然函数的加权作为似然函数的替代,从而进行参数估计的方法。为了验证该复合似然方法估计参数的效果,本文以随机模拟的方式将复合似然方法跟普通似然方法估计参数效果进行对比,模拟结果表明本文提出的复合似然方法优于普通似然方法。而后将复合似然方法应用于入侵植物黄花刺茄的实际分布数据建模分析中,从而为黄花刺茄的监测和管理提供建议和指导。最后对复合似然方法需要进一步考虑和研究的方向进行分析和讨论。
【关键词】：空间二值数据 自相关性 logistic回归模型 复合似然方法
【学位授予单位】：清华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：O212.1
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-6
• 主要符号对照表6-7
• 第1章 引言7-17
• 1.1 背景介绍7-9
• 1.2 基础知识9-15
• 1.2.1 空间二值数据及空间自相关性9-11
• 1.2.2 复合似然方法及其应用11-13
• 1.2.3 二值变量相关性度量13-14
• 1.2.4 Bootstrap方法及假设检验14-15
• 1.3 研究现状15-17
• 第2章 模型和方法17-21
• 2.1 模型介绍17-18
• 2.2 复合似然方法18-21
• 第3章 模拟21-26
• 3.1 相关性参数已知21-23
• 3.2 相关性参数未知23-26
• 第4章 实例分析26-33
• 4.1 物种介绍及分析背景26-27
• 4.2 数据收集及整理27-29
• 4.3 参数估计与假设检验29-31
• 4.4 模型效果与结论31-33
• 第5章 思考与讨论33-34
• 参考文献34-37
• 致谢37-39
• 附录A 论文相关解释与证明39-41
• A.1 给定边缘期望的二值变量对相关系数的基本限制39
• A.2 相关的正态变量对生成的具有相关性的二值变量对的相关系数范围39-41
• 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果41

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本文编号：789103