未知的参数受到一定约束且数据不完全(含缺失数据)情况下的统计推断问题,在工程、医药、遗传等领域的理论研究和实际应用中均有十分重要的意义,是统计学研究的前沿问题之一。尽管一些研究人员已经对这类问题进行了探讨,但是他们并没有对不等式约束下的不完全数据问题进行深入研究,而这类约束的不完全数据问题在实际中是常出现的。探寻一种能够把信息从不等式约束下不完全数据中尽可能提取出来的统计方法,不但可以大大节省试验的成本,而且可以提高分析的精确性。本课题即力求在这方面有所突破,这无论在理论上和实践中都具有十分重要的价值。
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
论大数据环境对情报学发展的影响
惯性约束聚变内爆中基于多块结构网格的高效辐射扩散并行算法
Himawari-8/AHI红外光谱资料降水信号识别与反演初步应用研究
资源型地区产业结构调整对水资源利用效率影响的实证分析—来自中国10个资源型省份的经验证据
多源数据驱动CNN-GRU模型的公交客流量分类预测
极值模型中的不完全数据分析与最优选择理论
不完全数据统计理论及其应用研究
相依与不完全数据的统计推断及其应用研究
约束条件下不完全数据的统计推断及相关问题