非独立样本数据处理不但应用广泛而且也是数据处理中的难点,对它进行研究十分重要。利用再抽样方法和投映寻踪方法处理多元非独立样本数据,给出非独立样本情况下,一些常用统计量、经验过程和U过程的Bootstrap逼近或随机加权逼近,可以避免数据处理中因维数带来的祸根,同时也可以为计算机的数据模拟提供新的方法和理论保证。
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
奥希替尼治疗非小细胞肺癌患者的耐药机制研究进展
长链基因间非编码RNA 00681竞争性结合miR-16促进黑素瘤细胞侵袭和迁移
非牛顿流体剪切稀化特性的分子动力学模拟
强震过程滑带超间隙水压力效应研究:大光包滑坡启动机制
LTNE条件下界面对流传热系数对部分填充多孔介质通道传热特性的影响
多元随机加权法及随机加权经验过程与投映寻踪方法
再抽样方法及其应用
投影寻踪的理论和方法
刀切法,自切法及其他再抽样方法