政大機構典藏-National Chengchi University Institutional Repository(NCCUR):Item 140.119/3865

English | 正體中文 | 简体中文 | Post-Print筆數 : 27 | Items with full text/Total items : 113303/144284 (79%)
Visitors : 50804984 Online Users : 821

RC Version 6.0 © Powered By DSPACE, MIT. Enhanced by NTU Library IR team.

Home ‧ Login ‧ Upload ‧ Help ‧ About ‧ Administer

政大機構典藏 > 商學院 > 統計學系 > 國科會研究計畫 > Item 140.119/3865

Please use this identifier to cite or link to this item: https://nccur.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/3865

Title:	多變量資料均數與共變異數之最大削減概似估計
Other Titles:	Maximum Trimmed Likelihood Estimators of Means and Covariances for Multivariate Data
Authors:	鄭宗記
Keywords:	高損壞點估計;最小共變異行列式值估計;最大削減概似估計;穩健診斷
Date:	2005
Issue Date:	2007-04-18 16:36:54 (UTC+8)
Publisher:	臺北市：國立政治大學統計學系
Abstract:	近年來，生物技術進步飛速，其相關實驗的資料量化分析則成為重要研究問題。本研究針對蛋白質質譜儀表現資料，期望提出一合理實用的統計分析程序。此種蛋白質體研究的目的，初步希望透過病人與常人的蛋白質表現圖譜之間的比較，發現疾病的生物標記。最終期望能進一步建立高準確度的診斷準則，以協助早期臨床診斷及預防治療。由此種實驗所獲得的資料有下列三種特性：一、高雜訊：繁複的實驗過程，使得資料中充滿雜訊。二、多變數：此實驗可獲得大量且全面的蛋白質資料。三、少樣本數：由於實驗成本昂貴，所以相較之下，通常獲得的樣本數並不多。因應上述特點，我們的統計分析程序中將包括雜訊消除、顯著變數選取以及疾病分類準則建立三步驟。其中將以離散型小波轉換來達到消除雜訊的目的。考慮以接收者操作特徵曲線下面積定義為每個變數的判別力，適當選取顯著變數。最後則將考慮以決策樹分類方法來建立分類法。在計畫中，各步驟的方法將透過電腦模擬的方式與其他方法比較。最後本分析程序將應用在一組攝謢腺癌的實際資料上，分析的結果將與文獻上其他方法作比較。
Description:	核定金額：439000元
Data Type:	report
Appears in Collections:	[統計學系] 國科會研究計畫

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
942118M004005.pdf		789Kb	Adobe PDF2	1840	View/Open

社群 sharing

著作權政策宣告 Copyright Announcement

1.本網站之數位內容為國立政治大學所收錄之機構典藏，無償提供學術研究與公眾教育等公益性使用，惟仍請適度，合理使用本網站之內容，以尊重著作權人之權益。商業上之利用，則請先取得著作權人之授權。
The digital content of this website is part of National Chengchi University Institutional Repository. It provides free access to academic research and public education for non-commercial use. Please utilize it in a proper and reasonable manner and respect the rights of copyright owners. For commercial use, please obtain authorization from the copyright owner in advance.

2.本網站之製作，已盡力防止侵害著作權人之權益，如仍發現本網站之數位內容有侵害著作權人權益情事者，請權利人通知本網站維護人員(nccur@nccu.edu.tw)，維護人員將立即採取移除該數位著作等補救措施。
NCCU Institutional Repository is made to protect the interests of copyright owners. If you believe that any material on the website infringes copyright, please contact our staff(nccur@nccu.edu.tw). We will remove the work from the repository and investigate your claim.

Loading...