导读:本文包含了样本缺失论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:易感基因,准确性,检测,公共数据库,样本量,缺失,遗传背景,多基因遗传病,遗传突变,BRCA
样本缺失论文文献综述
崔笑天,陈岩鹏[1]（2019）在《缺失中国人群关键样本 易感基因检测报告准确性存疑》一文中研究指出定价5980元，检测110个基因位点，覆盖18种肿瘤风险，这是诺禾致源官网上一款名为“肿瘤全面遗传易感基因检测”的产品。日前，《华夏时报》致电诺禾致源，该基因检测公司个人基因组数据部的人士说，该产品除使用国际公共数据库加以分析外，也会使用名为“诺禾中(本文来源于《华夏时报》期刊2019-05-13）
孙海文,谢晓方,孙涛,张龙杰[2]（2019）在《小样本数据缺失状态下DBN舰艇编队防空目标威胁评估方法》一文中研究指出针对海上编队防空目标威胁评估过程中样本数据量较少且易缺失、已有评估方法过多依赖专家经验以及难以进行时间序列上动态评估的问题,提出了基于约束参数学习的动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian networks,DBN)威胁评估方法。采用AR(p)模型预测时间序列上的缺失数据,从而获得完备的小数据集样本;在此基础上,根据专家经验构建合理的参数约束模型;进一步利用贝叶斯估计进行参数学习;将学习得到的参数代入DBN中,推理求出威胁评估结果;引入效用理论对威胁评估结果进行排序。仿真实验表明该评估方法在小样本数据缺失状态下目标威胁评估的结果合理,准确性高。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2019年06期）
谢纲,熊心,党睿[3]（2018）在《检视与突破:庭审实质化改革中瑕疵证据裁判规则缺失形成的制度漏洞与完善路径——以全国涉及瑕疵证据的94份判决书为样本进行分析》一文中研究指出瑕疵证据规则是我国在证据学领域的一项重要创新,实现了对证据类型的"叁分法",即"合法证据""瑕疵证据""无证据能力的证据"。但这项制度并未在理论层面和实务层面引起足够的重视,进一步导致了瑕疵证据制度的持续弱化,而这种弱化的趋势,在庭审中直接表现为法庭对违法程度较轻证据的处理的"表面化""流程化"程度不断加剧。本文研究发现,在庭审实质化的改革推进过程中,应当将瑕疵证据体系纳入其中,使得法院在规范违法程度较重之证据的同时,补充对违法程度较轻之证据处理的规范,使得庭审实质化全面覆盖"合法证据""瑕疵证据""非法证据(为与司法实务观点保持一致,此处未采用‘无证据能力的证据’的概念)"。(本文来源于《法律适用》期刊2018年19期）
黄斌[4]（2018）在《低级别样本缺失致违约率倒挂 债市信用评级严重失真》一文中研究指出近日，中国银行间市场交易商协会发布银行间市场5家发行人付费评级机构的运行与合规季度通报。通报称，评级机构存在“跟踪评级的及时性不足，未能起到识别和预警信用风险的作用”、“信用评级的稳定性、准确性不足，评级结果质量亟待提升”等问题。21世纪经济报(本文来源于《21世纪经济报道》期刊2018-08-07）
徐静安,吴芳,都丽红[5]（2018）在《第二十七讲 SVR对小样本缺失数据的挖掘处理》一文中研究指出第二十六讲"支持向量机(SVM)简介及DPS应用操作"简要介绍了SVM的概念、原理、模型、算法及支持向量回归(SVR)案例在DPS系统中的操作应用。由于SVM是基于小样本的统计理论,在小样本案例中,计算结果能获得较好的统计效果。一些情况下,难以获得"充分大"的大样本实验数据,例如:难以安排大范围考察的试验设计的场合,如中试以上规模的装置;实验周期较长的响应,如材料老化、蠕(本文来源于《上海化工》期刊2018年07期）
中国人民银行天津分行联合课题组,孙晋[6]（2018）在《县域金融、信用缺失与实体经济发展——基于冀晋蒙59个县样本的实证分析》一文中研究指出实体经济的繁荣既是县域社会经济发展的体现,也是当地民生水平不断提高的重要保障,从而成为县域金融支持的主要对象。本文利用Eiews6.0对冀晋蒙59个县2011—2016年间的样本资料进行了量化分析,认为信用缺失等因素制约了金融支持县域实体经济作用的有效发挥,并就此提出有针对性的政策建议。(本文来源于《华北金融》期刊2018年06期）
夏利宇,王蕾,刘赛可[7]（2018）在《基于半参数估计的非随机缺失样本分类》一文中研究指出因变量非随机缺失是指样本中因变量的缺失机制与其自身特征高度相关,由于样本缺失具有选择性而不再适合推断总体特征。文章借鉴非随机缺失数据均值泛函估计的思想,运用基于指数倾斜的半参数模型解决非随机缺失样本的二分类问题,结合8类因变量缺失情形进行数值模拟研究,将半参数模型对非随机缺失样本的分类效果与Logit模型、SVM模型、决策树模型进行比较,实证结果表明,半参数方法的分类效果具有明显优势。(本文来源于《统计与决策》期刊2018年08期）
孟书宇[8]（2018）在《基于相依/缺失样本下函数型非参数回归模型K近邻估计》一文中研究指出具有相依结构的函数型数据,如具有?混合结构的函数型时间序列数据,是函数型数据分析(FDA)领域中一类重要的问题。同时非参数回归模型k近邻(kNN)估计是研究函数型数据的有力工具,在理论和应用中都着不可或缺的作用。另一方面,函数型数据有可能在测量或存储过程中出现数据缺失的情况,如响应变量随机缺失(MAR)等。因此,研究响应变量随机缺失也是统计学中的重要问题。本学位论文主要基于响应变量观测完全和MAR情况下,研究相依函数型数据非参数回归模型的kNN估计及其一致收敛速度,并通过模拟和真实数据验证其估计效果。主要内容如下:(一)基于相依函数型样本非参数回归模型的kNN估计首先,在一些自然条件下,我们给出了非参数回归算子的kNN估计及其一致收敛速度。随后,分别用有限样本模拟和海平面温度的真实数据研究对比函数型非参数回归的NW核方法和kNN方法,说明了kNN估计的有效性。最后,文章证明了kNN估计的一致收敛速度。(二)基于相依函数型样本随机缺失非参数回归模型的kNN估计这部分,我们主要工作是进一步研究具有相依结构的解释变量是函数型的非参数回归模型,在响应变量是随机缺失时,首先利用kNN方法估计非参数回归算子,建立估计量的一致收敛速度;随后用模拟研究说明了缺失数据非参数kNN方法的效果,kNN估计一致收敛速度的相关证明过程在最后给出。(本文来源于《合肥工业大学》期刊2018-04-01）
舒鑫鑫,张莉,周勇[9]（2017）在《随机缺失数据下样本分位数估计》一文中研究指出分位数的估计在生物医学、社会经济调查等领域有着广泛的应用,然而在实际问题的研究中,往往由于各种人为或不可控因素造成数据收集不完全.本文在随机缺失(MAR)假设条件下,利用非参数核补法和局部多重插补法给出了响应变量缺失时样本分位数的估计,并利用经验过程等理论证明了由这两种方法得到的分位数估计的大样本性质,同时,使用重抽样方法给出了估计的渐近方差的估计,模拟结果验证了这两种方法的有效性.文章所提两种方法的优点在于:首先,所提出的缺失修正方法不需要对缺失概率的模型做任何假设;其次,方法亦适用于其他有关参数不可微的估计目标函数;最后,方法很容易地推广到一般M估计的情况,并可以对多个分位数同时进行估计.(本文来源于《数学学报(中文版)》期刊2017年05期）
李蒙,朱卫纲[10]（2017）在《数据库样本缺失下的雷达辐射源识别》一文中研究指出目前,基于机器学习的雷达辐射源识别技术大多以训练集和测试集同分布为假设,当雷达数据库样本不足导致与信号真实分布存在偏差时,传统的分类方法效果不佳。为此,将迁移学习理论引入识别系统,设计了一种基于结构发现与再平衡的雷达辐射源信号识别方法。通过对数据库和待识别辐射源信号样本进行聚类分析发现数据结构信息,通过重采样处理修正其分布差异。将新采样数据输入支持向量机进行训练并对侦收样本进行识别。仿真实验表明,在新训练样本集上学习的模型对测试集的分类性能有了很大的提升。(本文来源于《电讯技术》期刊2017年07期）
样本缺失论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对海上编队防空目标威胁评估过程中样本数据量较少且易缺失、已有评估方法过多依赖专家经验以及难以进行时间序列上动态评估的问题,提出了基于约束参数学习的动态贝叶斯网络(dynamic Bayesian networks,DBN)威胁评估方法。采用AR(p)模型预测时间序列上的缺失数据,从而获得完备的小数据集样本;在此基础上,根据专家经验构建合理的参数约束模型;进一步利用贝叶斯估计进行参数学习;将学习得到的参数代入DBN中,推理求出威胁评估结果;引入效用理论对威胁评估结果进行排序。仿真实验表明该评估方法在小样本数据缺失状态下目标威胁评估的结果合理,准确性高。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
样本缺失论文参考文献
[1].崔笑天,陈岩鹏.缺失中国人群关键样本易感基因检测报告准确性存疑[N].华夏时报.2019
[2].孙海文,谢晓方,孙涛,张龙杰.小样本数据缺失状态下DBN舰艇编队防空目标威胁评估方法[J].系统工程与电子技术.2019
[3].谢纲,熊心,党睿.检视与突破:庭审实质化改革中瑕疵证据裁判规则缺失形成的制度漏洞与完善路径——以全国涉及瑕疵证据的94份判决书为样本进行分析[J].法律适用.2018
[4].黄斌.低级别样本缺失致违约率倒挂债市信用评级严重失真[N].21世纪经济报道.2018
[5].徐静安,吴芳,都丽红.第二十七讲SVR对小样本缺失数据的挖掘处理[J].上海化工.2018
[6].中国人民银行天津分行联合课题组,孙晋.县域金融、信用缺失与实体经济发展——基于冀晋蒙59个县样本的实证分析[J].华北金融.2018
[7].夏利宇,王蕾,刘赛可.基于半参数估计的非随机缺失样本分类[J].统计与决策.2018
[8].孟书宇.基于相依/缺失样本下函数型非参数回归模型K近邻估计[D].合肥工业大学.2018
[9].舒鑫鑫,张莉,周勇.随机缺失数据下样本分位数估计[J].数学学报(中文版).2017
[10].李蒙,朱卫纲.数据库样本缺失下的雷达辐射源识别[J].电讯技术.2017