哈尔滨科技大市场

首页 > 技术交易 > 科技成果

成果搜索

高维数据下随机环境分支过程的统计推断

发布时间： 2023-12-08 浏览量：29

交易方式：面议
联系电话：0451-51920927
单位名称或姓名：省科技成果转化中心
产业领域：数字经济
成果类型：

项目基本情况Basic information of the project

大数据时代，数据的多样性、稀疏性和内生性、测量误差和厚尾性、假性相关和噪声积累等问题给统计学提出新的挑战。尤其是高维数据下的统计推断，许多传统的理论所基于的外生性假设不再正确，尤其可能导致错误的统计推断，并得出错误的科学结论，因此研究高维数据下的统计推断是急待解决的热点问题之一。高维数据下随机环境的分支过程（BPRE），广泛应用于近代物理、生物、医学、经济等诸多领域。尤其在核连锁反应、突变基因存活、流行病传播以及排队论队伍变化波动等现象中突显出重要的作用。由于“环境”所带来的计算复杂性和理论性质证明的挑战性，使得有关高维BPRE模型统计推断的研究还刚刚处于起步阶段。本项目立足于从数据出发，为实际问题选择合适的BPRE模型，并研究其相应统计推断问题。首先，建立与实际情况更加吻合的一般带移民BPRE模型，这个模型不对繁衍变量和移民变量边际分布的具体形式做任何假设，并将二者同时置于不同的“随机环境”中，研究其模型的平稳性、非参数估计和检验问题。其次，建立可控函数在随机环境下的可控分支模型，呈现可控函数的多样化情况。最后，讨论高维多型态BPRE模型的变量选择问题，提供有效的降维技术。

管理团队与技术团队Management team and technical team

齐齐哈尔大学

效益分析Benefit analysis

该项目为储备库项目资源，暂无效益分析内容。

成果推荐Result recommendation

新闻中心

技术交易

科技人才

科技服务

政策

活动中心

关于我们