导读:本文包含了列联表论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:独立性,系数,松毛虫,马尾,函数,多个,流行病学。
列联表论文文献综述
张文强,王敏,李开灿[1]（2019）在《一种混合先验分布下叁维列联表的贝叶斯估计》一文中研究指出在混合先验分布为狄里赫利分布,损失函数是平方损失的假设下,研究了叁维列联表的参数的贝叶斯估计问题,获得了列联表中各个细胞的贝叶斯估计,同时对先验分布参数作适当变换,在一定的极限状态下,这种估计和单层的贝叶斯估计、极大似然估计是一致的。(本文来源于《湖北师范大学学报(自然科学版)》期刊2019年03期）
韦杰,曾萍[2]（2019）在《含结构零的叁维不完备列联表统计分析》一文中研究指出根据叁维不完备列联表的拟独立性原理,使用R语言中的loglin函数进行期望频数极大似然估计和拟独立性检验。针对各种拟独立性的估计与检验问题,调试出loglin函数中适合结构零情况的margin和start等参数的设置,实现了含结构零的叁维不完备列联表数据的统计分析。(本文来源于《软件》期刊2019年05期）
胡优[3]（2019）在《多个2×2列联表的优势比齐性检验》一文中研究指出在病例对照、医学随访等流行病学研究中,为排除可能存在的混杂或效应修正的现象,常常需要将数据进行分层分析。当流行病学研究中的分组变量与暴露因素变量均为二分类变量时,我们便可将数据写成多个2×2列联表的形式。在评估暴露因素与疾病间因果关联以及估计公共优势比之前,首先需要检验各层列联表间的优势比是否相同,即齐性检验问题。优势比齐性检验方法根据优势比估计方法的不同可以分为M-H方法、非条件似然方法和条件似然方法。文献[10,33]发现条件似然方法较其他两种有更强的功效,该方法假设列联表双边和固定,即2×2列联表中四个频数变量均服从(非中心)超几何分布。目前已有的依托条件似然方法的优势比齐性检验主要分为两类:第一类针对优势比自身进行建模,即检验原假设H0:θ1=θ2=···=θK,其中K为列联表个数(层数),但是发现这类方法的检验统计量自由度会随列联表个数的增大而增大;另一类引入分层变量信息,建立对数优势比回归模型,即令log(θk)=α+β′zk,k=1,2,···,K,其中zk为分层变量,β为回归系数,该模型下优势比齐性检验问题简化为H0:β=0.但是,我们可以发现,目前已有的对数优势比回归模型检验方法中,均假设回归系数β为一个固定值,固定β情况下的模型限制太强,容易产生模型错误,如果模型错误则会导致相应方法损失检验功效。因此,本文建立了对数优势比混合效应模型,针对回归系数β,在已有的固定效应基础上,增加随机效应,提高模型的灵活性。针对固定效应与随机效应构造相互独立的得分检验统计量,其优点在于不仅可以更方便的得到各统计量的极限分布,在实际运用中还可以运用统计量的独立性质分析优势比非齐性的具体原因。另外,针对常用于结合两个独立检验统计量的Fisher方法和Tippett方法,本文提出直接将独立统计量相加的求和检验方法,并在不同数据结构下进行功效比较,发现其较一般条件似然得分检验方法及对数优势比回归模型下的Wald检验和似然比检验方法相比具有较强的稳健性、高效性及泛化能力。最后,目前已有的方法都用极限分布来确定检验临界值,但是本文以及某些文献[10,33]发现这种方法在小样本情况下无法较好的控制第一类错误率,为此本文提出了一种Bootstrap方法,该方法不仅能较好的控制检验的第一类错误率,有效地克服了极限分布方法的不足,而且适用于文献中所有的优势比检验方法。(本文来源于《华东师范大学》期刊2019-05-01）
丁勇[4]（2019）在《列联表信息相关系数的统计检验》一文中研究指出针对度量列联表行列变量相关强度的信息相关系数,本文利用信息相关系数的概率函数,提出了信息相关系数P值法的理论检验方法,由于该方法计算量大,在实际应用中需要用简单的方法来取代。对简单的四格表,通过理论分析和计算机模拟,验证了P值法可用确切概率法取代,而确切概率法又可用简单的X~2法来取代。在此基础上,将X~2检验法推广到一般列联表的信息相关系数的检验,从而较好地解决了列联表相关系数从检验到计算的问题。(本文来源于《数理统计与管理》期刊2019年03期）
曹玉婵,左映龙[5]（2018）在《调查问卷数据统计列联表分析在SPSS中的实现》一文中研究指出教育统计测量在教育科研中占有很大比重,其中一个重要的统计方式就是教育问卷调查,有针对教师设计的,有针对学生设计的。但调查问卷回收之后就需要对所回收数据进行统计分析,统计的工作相对容易,而分析的好坏却往往能够左右着该问卷的作用能否正确发挥,能否对教育方针政策的制定和改革起到作用。文章中,作者以昆明市某区中小学教师应用农村现代远程教育工程模式一的调查问卷作为案例,论述列联表分析在调查问卷数据分析中的应用,所应用工具为SPSS 15.0。(本文来源于《科技创新与应用》期刊2018年26期）
高薇,余燕,毕守东,张国庆,邹运鼎[6]（2018）在《基于马尔科夫链和列联表法的马尾松毛虫发生面积预测模型研究》一文中研究指出本文用马尔科夫链法和列联表多因子多级分析预测法研究建立安徽省潜山县1983—2014年马尾松毛虫越冬代、一代和二代发生面积预测模型,并对5种模型预报结果准确性进行验证。结果表明,马尔科夫链预测结果误差较小,列联表多因子多级分析预测法预测2015年和2016年越冬代和一代发生面积有一定误差,预测二代发生面积与实际基本吻合。(本文来源于《中国森林病虫》期刊2018年03期）
徐莹莹,王玲,王亚澜,王悦[7]（2017）在《城市等级对同类院校本科生就业影响的研究——基于列联表分析方法》一文中研究指出通过应用列联表分析法对数据进行列联表交叉分析,发现城市等级与本科毕业生就业性质以及就业地区流向都是显着相关的。就就业性质而言,同类院校一线城市的本科毕业生选择机关单位以及企业单位工作的比例大于叁线城市,企业单位更是受到了大多数毕业生的青睐,一线城市毕业生就业后对自己工作的满意程度都大于叁线城;就就业地区流向而言,同类院校一线城市的本科毕业生流向西部地区以及北上广地区的比例大于叁线城市,在某一程度上可以说明在一线城市的毕业生去西部地区以及北上广地区工作要比叁线城市的毕业生容易些。基于以上结论,高考生择校应根据个人志向,就个人发展、住房问题以及交通问题,理性选择同类院校所在城市。(本文来源于《商业经济》期刊2017年07期）
文赟,高安明,蒙琴英,郑蓉勤[8]（2017）在《列联表与卡方检验在卷烟消费市场调研中的应用》一文中研究指出市场调研主要以问卷调查法展开,其收集到的数据大都是以定类或定序的方式呈现的,除了进行简单的描述性统计以把握总体情况外,还希望对变量间的相关性进行研究,由于调研数据的局限性,使得大多数统计方法不能够满足其前提条件。本文以毕节烟草公司展开的市场调查为基础,重点介绍针对分类变量进行相关性分析的统计方法,即列联表分析与卡方检验,以期为高质量的市场调查、消费者研究等提供借鉴与参考。(本文来源于《中国商论》期刊2017年08期）
夏帆,钟韵[9]（2016）在《基于回归模型的列联表独立性检验》一文中研究指出本文利用回归模型设计列联表的独立性检验方法。利用虚拟变量技术将列联表定性因素转化为因变量和自变量,构造Wald统计量对二维列联表独立性进行检验,并在此基础上进一步设计方法对高维列联表的独立性问题进行检验。该方法能够将列联表的一些常见的检验问题纳入到一个统一的框架下来进行,有助于人们更好地理解和使用。(本文来源于《数量经济技术经济研究》期刊2016年12期）
丁勇,刘成友,张蓓蓓[10]（2016）在《信息相关系数在列联表中的应用》一文中研究指出χ~2检验在R×C列联表资料的统计研究中有着广泛的应用,但也存在着因样本量改变而使χ2值被过低或过高估计的问题,通过引进R×C列联表的关联系数,可在一定程度上克服这一缺陷~([1-3])。关联度的分析是分析系统中各因素关联程度的方法,正确计算列联表资料的关联系数,不仅对于统计方法本身,而且对于实际应用都意义重大。目前常用的关联系数为Pearson列联系数~([4-6])。本文将以信息论为基础的信(本文来源于《中国卫生统计》期刊2016年05期）
列联表论文开题报告
（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：
根据叁维不完备列联表的拟独立性原理,使用R语言中的loglin函数进行期望频数极大似然估计和拟独立性检验。针对各种拟独立性的估计与检验问题,调试出loglin函数中适合结构零情况的margin和start等参数的设置,实现了含结构零的叁维不完备列联表数据的统计分析。
（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。
列联表论文参考文献
[1].张文强,王敏,李开灿.一种混合先验分布下叁维列联表的贝叶斯估计[J].湖北师范大学学报(自然科学版).2019
[2].韦杰,曾萍.含结构零的叁维不完备列联表统计分析[J].软件.2019
[3].胡优.多个2×2列联表的优势比齐性检验[D].华东师范大学.2019
[4].丁勇.列联表信息相关系数的统计检验[J].数理统计与管理.2019
[5].曹玉婵,左映龙.调查问卷数据统计列联表分析在SPSS中的实现[J].科技创新与应用.2018
[6].高薇,余燕,毕守东,张国庆,邹运鼎.基于马尔科夫链和列联表法的马尾松毛虫发生面积预测模型研究[J].中国森林病虫.2018
[7].徐莹莹,王玲,王亚澜,王悦.城市等级对同类院校本科生就业影响的研究——基于列联表分析方法[J].商业经济.2017
[8].文赟,高安明,蒙琴英,郑蓉勤.列联表与卡方检验在卷烟消费市场调研中的应用[J].中国商论.2017
[9].夏帆,钟韵.基于回归模型的列联表独立性检验[J].数量经济技术经济研究.2016
[10].丁勇,刘成友,张蓓蓓.信息相关系数在列联表中的应用[J].中国卫生统计.2016
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