簡(jiǎn)介：SOOCHOWUNIVERSITY碩士專業(yè)學(xué)位論文論文題目基于人口統(tǒng)計(jì)學(xué)的基層交通警察職業(yè)生涯發(fā)展實(shí)證研究以S市公安局交巡警支隊(duì)為例研究生姓名劉偉指導(dǎo)教師姓名芮國(guó)強(qiáng)專業(yè)名稱公共管理碩士研究方向公共部門人力資源論文提交日期2014427蘇州大學(xué)學(xué)位論文使用授權(quán)聲明本人完全了解蘇州大學(xué)關(guān)于收集、保存和使用學(xué)位論文的規(guī)本人完全了解蘇州大學(xué)關(guān)于收集、保存和使用學(xué)位論文的規(guī)定，即學(xué)位論文著作權(quán)歸屬蘇州大學(xué)。本學(xué)位論文電子文檔的內(nèi)定，即學(xué)位論文著作權(quán)歸屬蘇州大學(xué)。本學(xué)位論文電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)論文的內(nèi)容相一致。蘇州大學(xué)有權(quán)向國(guó)家圖書館、中國(guó)社容和紙質(zhì)論文的內(nèi)容相一致。蘇州大學(xué)有權(quán)向國(guó)家圖書館、中國(guó)社科院文獻(xiàn)信息情報(bào)中心、中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所（含萬方數(shù)據(jù)電科院文獻(xiàn)信息情報(bào)中心、中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所（含萬方數(shù)據(jù)電子出版社）、中國(guó)學(xué)術(shù)期刊（光盤版）電子雜志社送交本學(xué)位論文子出版社）、中國(guó)學(xué)術(shù)期刊（光盤版）電子雜志社送交本學(xué)位論文的復(fù)印件和電子文檔，允許論文被查閱和借閱，可以采用影印、縮的復(fù)印件和電子文檔，允許論文被查閱和借閱，可以采用影印、縮印或其他復(fù)制手段保存和匯編學(xué)位論文，可以將學(xué)位論文的全部或印或其他復(fù)制手段保存和匯編學(xué)位論文，可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索。部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索。涉密論文密論文□本學(xué)位論文屬本學(xué)位論文屬在年月解密后適用本規(guī)解密后適用本規(guī)定。定。非涉非涉密論文密論文√論文作者論文作者簽名簽名日期期導(dǎo)師簽導(dǎo)師簽名日期期

簡(jiǎn)介：中南大學(xué)碩士學(xué)位論文基于地統(tǒng)計(jì)學(xué)與GIS的土壤重金屬污染評(píng)價(jià)與預(yù)測(cè)姓名林艷申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士專業(yè)地圖學(xué)與地理信息系統(tǒng)指導(dǎo)教師湛飛并朱建軍20090401ABSTRACTTHEHEAVYMETALSPOLLUTIONISTHEMOSTIMPORTANTFACTORTHATBREAKSTHESOILENVIRONMENTBESIDES，ITENDANGERSHUMANHEALTHDIRECTLYORINDIRECTLYBASEDONGEOSTATISTICMETHODANDGIS，THISPAPERCARRIEDOUTASERIESOFSTUDIESONHG，PB，CD，AS，ZN，CU，NIANDCRINSOILOFADEVELOPEDCITYINSOUTHOFCHINAFIRST，THESPATIALDISTRIBUTIONOFHEAVYMETALSINTHESOILWASSTUDIED；SECOND，ASERIESOFPOLLUTIONASSESSMENTONTHEHEAVYMETALSWEREPERFORMED；THIRD，QUANTITATIVEANALYSESONTHEFACTORSINFLUENCINGTHEPOLLUTIONWEREPROVIDED；LAST，THEHEAVYMETALSCONCENTRATIONOFSTUDIEDAREAIN2020WEREPREDICTEDTHEMAINWORKAREASFOLLOWING1THESPATIALDISTRIBUTIONCHARACTERISTICSOFHEAVYMETALSWEREQUANTITATIVELYDESCRIBEDUSINGGEOSTATISTICALMETHODS。THETESTINGVARIOGRAMSOFTHEEIGHTELEMENTSCOMPLETELYMATCHEDTHEORETICALSTRUCTURETHESEMIVARIOGRAMOFTHEHEAVYMETALSEXHIBITEDOBVIOUSNUGGETEFFECTSANDISOTROPYTHESTUDYSUGGESTSTHATTHESPATIALDISTRIBUTIONOFHG，CDANDASMIGHTBEAFFECTEDBYANTHROPOGENICACTIVITIES，WHILEOTHERSAFFECTEDMAINLYBYPARENTSOILMATERIALSINTHEIRRANGESANDANTHROPOGENICACTIVITIESOUTOFTHERANGES2INDEXOFNEMERO，INDEXOFGEOACCUMULATION，POLLUTIONLOADINDEXANDPOTENTIALECOLOGICALRISKINDEXWEREUSEDTOSTUDYTHEANTHROPOGENICPOLLUTIONCOMPREHENSIVELYCONCLUSIONSHOWSTHATTHEREISANTHROPOGENICPOLLUTIONINDIFFERENTLEVELSONTHEMETALS，OFWHICHHG，CD，PB，ASARETHEPRIMARYELEMENTSCAUSINGTHEPOLLUTIONBESIDES，THEREISPOTENTIALECOLOGICALHAZARDWITHHG，CD，PB，AS，OFWHICHHGANDCDARETHEHI曲ESTTHELOCATIONANDSCOPEOFPOLLUTIONAREACANBESHOWEDVISUALLYONINTERPOLATIONMAPSFINISHEDTHROUGHGEOSTATISTICMETHODANDGISSOFLWARE3BASEDONSTATISTICALMETHODANDSPATIALANALYSISOFGIS，THEQUANTITATIVEANALYSISONTHEFACTORSOFPOLLUTIONIMPACTSUGGESTSTHATTHEPOLLUTIONOFHG，PB，CDANDASISMAINLYCAUSEDBYENTERPRISESWHICHALSOARECONNECTEDWITHTHELOCATIONSSERIOUSLYPOLLUTEDMEANWHILE，THESTUDYINDICATESTHATWATERASALARGECARRIEROFPOLLUTIONISONEOFTHE

簡(jiǎn)介：CLASSIFIEDINDEXCONFIDENTIALYES／NONOCODE10224NO1002052DISSERTATIONFORTHEMASTERDEGREEDISTRIBUTIONCHARACTERISTICSOFZHAOYUANCOUNTYSOILMERCURYBASEDONGEOSTATISTICSCANDIDATEZHANGFUGANGSUPERVISORPROFLEIGUOPINGDEGREECATEGORYMASTEROFMANAGEMENTCOLLEGECOLLEGEOFRESOURCESANDENVIRONMENTFIRSTLEVELDISCIPLINEPUBLICMANAGEMENTSECONDLEVELDISCIPLINELANDRESOURCEMANAGEMENTHARBINCHINAJUNE2013東北農(nóng)業(yè)大學(xué)管理學(xué)碩士學(xué)位論文33樣品采集2034樣品分析2035土地利用類型數(shù)據(jù)的獲取204肇源縣土壤汞空間分異分析2141土壤汞的描述性特征統(tǒng)計(jì)2142土壤汞元素空間分異分析21421剔除特異值2L422數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分析23423趨勢(shì)分析2543半變異建模2644基于KRIGING的土壤樣點(diǎn)HG含量的空間插值分析27441制作插值圖28442表層與深層汞的空間結(jié)構(gòu)分析30443表層與深層汞在垂直方向上的差異315土地利用對(duì)肇源縣表層土壤汞的分布的影響3251土地利用分析3252土地利用結(jié)構(gòu)分析3253土地利用廣度3354土地利用多樣性分析3355土地利用現(xiàn)狀與土壤汞分布點(diǎn)疊加分析3456相應(yīng)對(duì)策及預(yù)防措施_356結(jié)論與討論37致射38參考文獻(xiàn)39攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文43II

簡(jiǎn)介：申請(qǐng)編號(hào)201106121分類號(hào)G8032碩士學(xué)位論文碩士學(xué)位論文（同等學(xué)力）（同等學(xué)力）河南省高校體育統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)現(xiàn)狀調(diào)查分析河南省高校體育統(tǒng)計(jì)學(xué)教學(xué)現(xiàn)狀調(diào)查分析學(xué)科、專業(yè)體育教育訓(xùn)練學(xué)體育教育訓(xùn)練學(xué)研究方向體育教育體育教育申請(qǐng)學(xué)位類別教育學(xué)碩士教育學(xué)碩士申請(qǐng)人嚴(yán)瑩指導(dǎo)教師羅艷蕊二○一二年九月二○一二年九月THEINVESTIGATIVEANALYSISFTHEPRESENTSITUATIONOFSPTSSTATISTICSOFHENANPROVINCEADISSERTATIONSUBMITTEDTOTHEGRADUATESCHOOLOFHENANNMALUNIVERSITYINPARTIALFULFILLMENTOFTHEREQUIREMENTSFTHEDEGREEOFMASTEROFPHYSICALEDUCATIONBYYANYINGSUPERVISPROFLUOYANRUISEPTEMBER2012

簡(jiǎn)介：人臉圖像的特征點(diǎn)定位是人臉圖像分析與識(shí)別問題的一個(gè)關(guān)鍵前提，人臉特征點(diǎn)的精確定位為人臉識(shí)別、人臉姿態(tài)估計(jì)、表情分析、年齡估計(jì)、人機(jī)交互、3D人臉動(dòng)畫建模等工作的進(jìn)行提供了有力的保障。然而由于拍攝條件的不可控性，人臉圖像往往存在著光照、表情、姿態(tài)、遮擋等一系列成像因素的復(fù)雜變化。這些影響因素使得人臉圖像之間的差異千變?nèi)f化，給特征點(diǎn)的定位帶來巨大的挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有算法的精度和魯棒性尚不能滿足實(shí)際應(yīng)用的要求。本論文主要針對(duì)具有復(fù)雜變化的人臉特征點(diǎn)定位問題展開深入的理論研究和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。論文著眼于使用統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論在有限的人臉圖像樣本集下提出對(duì)各種人臉變化都比較魯棒的高效率、高精度的人臉特征點(diǎn)定位方法。主要的研究成果包括1針對(duì)視頻人臉特征點(diǎn)的跟蹤定位問題，提出了基于光流法約束AAM的人臉特征點(diǎn)跟蹤方法。與靜態(tài)圖像不同，視頻圖像的上下幀之間存在著一定的相關(guān)性。利用LUCASKANADE光流法跟蹤預(yù)測(cè)目標(biāo)關(guān)鍵點(diǎn)的位置，通過分析幀間相似性，利用幀間相似性保持的性質(zhì)來預(yù)測(cè)AAM定位的初始特征點(diǎn)。該方法充分利用了視頻幀間的相關(guān)性信息，使得AAM可以很好地適應(yīng)人臉的運(yùn)動(dòng)，提高了特征點(diǎn)跟蹤的速度，同時(shí)增強(qiáng)了整個(gè)算法的魯棒性。2通過分析人臉圖像內(nèi)容的局部穩(wěn)定性與變化性，提出了基于統(tǒng)計(jì)形變模型的兩步驟人臉特征點(diǎn)定位方法。該方法利用了ASM與AAM方法各自的優(yōu)勢(shì)，在形狀點(diǎn)分布模型PDM所建立的整體形狀模型約束下，對(duì)人臉圖像的五官和外輪廓進(jìn)行分步定位，即先使用AAM定位人臉內(nèi)部五官特征點(diǎn)，再使用ASM定位外部輪廓特征點(diǎn)，然后將內(nèi)外特征點(diǎn)結(jié)合起來生成整體定位結(jié)果。為了提高ASM模型定位的準(zhǔn)確性，對(duì)ASM的局部紋理模型進(jìn)行了從一維的簡(jiǎn)單灰度向量模型到2D局部紋理建模的改進(jìn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的兩步驟方法與其它統(tǒng)計(jì)形變模型相比，在魯棒性與定位精度上都有明顯的提高，可以較好地適應(yīng)人臉姿態(tài)與表情的變化。3針對(duì)生活場(chǎng)景下的復(fù)雜人臉圖像數(shù)據(jù)的研究，提出了基于分類隨機(jī)蕨的快速人臉特征點(diǎn)定位方法。該方法分析了目前存在的基于級(jí)聯(lián)形狀回歸的顯式形狀定位算法的缺點(diǎn)，從類別分析的角度構(gòu)建隨機(jī)蕨回歸算法，使得該算法可以盡量獲取全局最優(yōu)解。同時(shí)針對(duì)級(jí)聯(lián)形狀回歸的初始依賴問題，提出了一個(gè)基于姿態(tài)分析的初始形狀優(yōu)化選擇方法，大大提高了算法的魯棒性。在當(dāng)前最具挑戰(zhàn)性的LFPW數(shù)據(jù)庫(kù)與HELEN數(shù)據(jù)庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)表明，所提的方法可以魯棒地應(yīng)對(duì)人臉的光照、姿態(tài)、以及小范圍的遮擋變化，與當(dāng)前最好的定位算法相比，所提出的方法在定位精度與魯棒性上均有所提高。

簡(jiǎn)介：學(xué)位論文獨(dú)創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明所提交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作和取得的研究成果。本論文中除引文外，所有實(shí)驗(yàn)、數(shù)據(jù)和有關(guān)材料均是真實(shí)的。本論文中除引文和致謝的內(nèi)容外，不包含其他人或其它機(jī)構(gòu)己經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果。其他同志對(duì)本研究所做的貢獻(xiàn)均己在論文中作了聲明并表示了謝意。學(xué)位論文作者簽名花怡％日期OTBSJ≥學(xué)位論文使用授權(quán)聲明研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識(shí)產(chǎn)權(quán)單位屬南京師范大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保存本學(xué)位論文的電子和紙質(zhì)文檔，可以借閱或上網(wǎng)公布本學(xué)位論文的部分或全部?jī)?nèi)容，可以采用影印、復(fù)印等手段保存、匯編本學(xué)位論文。學(xué)校可以向國(guó)家有關(guān)機(jī)關(guān)或機(jī)構(gòu)送交論文的電子和紙質(zhì)文檔，允許論文被查閱和借閱。保密論文在解密后遵守此規(guī)定保密論文注釋本學(xué)位論文屬于保密論文，密級(jí)保密期限為年。學(xué)位論文作者簽名杞帕南日期≥O心S、L五指導(dǎo)教師簽名丟帔日期沙I，乙J小、，ABSTRACTABSTRACTINTRADITIONALPHONOLOGICALSTUDYPHONETICALWORDSAREDIVIDEDINTOTHREEPARTSASINITIALS，F(xiàn)INALSANDTONESALTHOUGHTHERECORDSSTYLEOFPHONOLOGICALLITERATURESINANCIENTCHINESECHARACTERSISDIFFERENT，THEANALYSISMETHODISSAMEINTHEPAPERWETRYTOMAKESOMEHYPOTHESISTESTSTOFOURPHONOLOGICALLITERATURESINTHEMINGDYNASTYWHICHCALLEDHONGWUZHENGYUN，YUNLVEYITONG，DENGYUNTUJINGANDSIBIANTHECONNECTIONSANDDIFFERENCESOFTHEFOURLITERATURESININITIALS，F(xiàn)INALSANDTONESCOULDBESEENINTHESTATISTICALRESULTSINTHEFIRSTCHAPTERWEANALYZETHEPHONETICSYSTEMSOFTHESEFOURLITERATURES，INORDERTOPROPOSEPRONUNCIATIONOFTHECHINESECHARACTERSTHESECONDCHAPTERMAKESCORRELATIONANALYSISTOTHEINITIAL，F(xiàn)INALANDTONESYSTEMSWEFINDTHATDENGHASADIFFERENTINITIALSYSTEMWITHTHEOTHERTHREEONES。WHILEHONGANDYUNHAVEREALLYSIMILARINITIALSYSTEMSANDVOWELSYSTEMSINTERMSOFTONE，THECORRELATIONOFVOICESYSTEMSOFDENGANDTHEOTHERONESISRELATIVELYLOWINTHETHIRDCHAPERTTESTISMADE，ANDWEFINDTHATHONGHASDIFFERENTNATUREOFINITIALSTOTHEOTHERTHREEONESINTHEASPECTOFVOWELS，HONGISSIMILARTOYUNANDDENGISSIMILARTOSIINSUMMARYTHEPHONETICSYSTEMSOFHONGTENDSTEMAINMOREANCIENTCHINESEPHONOLOGYSYSTEMSOFDENGANDSIAREMORESIMILARTECORDCURRENTPRONUNCIATION一～BEIJINGDIALECTWHILEYUNHASACOMPLICATEDSYSTEM，WHICHHASASIMILARINITIALSYSTEMANDACOMPLEXFINALSYSTEMKEYWORDSPHONOLOGICALLITERATURE，PHONETICSYSTEM，PROBABILITYSTATISTICS，HYPOTHESISTEST

簡(jiǎn)介：1978年，改革開放的春風(fēng)吹開了我國(guó)緊閉已久的大門，廣告界于次年發(fā)表了丁允朋題為為廣告正名的一文。之后，中國(guó)大陸的廣告業(yè)在一個(gè)世紀(jì)的沉寂中漸次復(fù)蘇，其勢(shì)如駑箭離弦。業(yè)界的快速發(fā)展急需理論的支持，在這一背景下，作為一門外來學(xué)科的廣告學(xué)逐步從西方引進(jìn)。在經(jīng)歷了直到1983年前的醞釀開拓期以后，從廈門大學(xué)開設(shè)廣告學(xué)專業(yè)以來，我國(guó)的廣告學(xué)教育又經(jīng)歷了80年代到90年代初的探索發(fā)展期、90年代中期的快速發(fā)展期、及90年代后期至今的整合期。因而本文標(biāo)題中的“新時(shí)期”以1983年為始，到2015年共32年時(shí)間。在這32年發(fā)展過程中，對(duì)于西方廣告學(xué)理論的引介和吸收承擔(dān)起了重要的橋梁作用，而譯著的出版則作為其中一項(xiàng)重要的載體，又是不可或缺的。著作翻譯是全球化語(yǔ)境下世界各國(guó)文化交流的重要途徑，是促進(jìn)人類文明進(jìn)步的巨大動(dòng)力，是共享人類知識(shí)與智慧的重要手段。圍繞新時(shí)期以來西方廣告學(xué)在我國(guó)的引進(jìn)與影響這一主題，筆者運(yùn)用文獻(xiàn)法和歷史法，以我國(guó)廣告學(xué)三十多年的發(fā)展為前提，19832015年翻譯出版的廣告學(xué)譯著為載體，分階段對(duì)32年間西方廣告學(xué)在我國(guó)的引進(jìn)與影響進(jìn)行了歸納分析。同時(shí)，指出了引進(jìn)中存在的漏洞和缺陷，并提出了今后在引進(jìn)過程中所要處理好的一些關(guān)系。本文將主要分三大部分，共五章來進(jìn)行詳細(xì)敘述。第一部分引論。主要就“新時(shí)期以來西方廣告學(xué)在中國(guó)的引進(jìn)和影響”這一議題的提出、已有研究成果的評(píng)述、所要研究的內(nèi)容及運(yùn)用的研究方法進(jìn)行了詳細(xì)的交代。第二部分分階段對(duì)新時(shí)期以來引進(jìn)出版的譯著進(jìn)行論述。在對(duì)三十二年間中國(guó)大陸及臺(tái)灣出版的譯著收集整理基礎(chǔ)上，筆者繪制出了出版數(shù)量折線圖，并據(jù)此將19832015年對(duì)西方廣告學(xué)的引進(jìn)歷程劃分為3個(gè)階段，分別對(duì)各階段的引進(jìn)背景及依據(jù)、引進(jìn)的總體概況及代表性譯著、引進(jìn)的特征和引進(jìn)的影響進(jìn)行了詳細(xì)闡述。具體包括第二章以“指導(dǎo)實(shí)踐”為目標(biāo)的引進(jìn)（19831994）第三章以“中國(guó)化”為目標(biāo)的引進(jìn)（19952007）第四章以“沉淀反思”為目標(biāo)的引進(jìn)（20082015）。第三部分三十二年的引進(jìn)給中國(guó)廣告帶來的啟示。指出了在對(duì)西方廣告學(xué)引進(jìn)過程中出現(xiàn)的一些問題和疏漏，同時(shí)提出了今后廣告學(xué)譯著在引介過程中所要遵循的一些規(guī)則，及其所要處理好的一些關(guān)系。

簡(jiǎn)介：福建師范大學(xué)碩士學(xué)位論文基于地統(tǒng)計(jì)學(xué)的福州市住宅用地地價(jià)時(shí)空分析與模擬姓名徐飛申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士專業(yè)土地資源管理指導(dǎo)教師張文開201105福建師范大學(xué)碩士學(xué)位論文O二二一邊緣6個(gè)不同方向總體趨勢(shì)是降低的。基于全區(qū)基點(diǎn)的地價(jià)剖面中，從一個(gè)邊緣到另一個(gè)邊緣的住宅地價(jià)向4個(gè)不同方向均呈現(xiàn)出有波動(dòng)的先升高后降低的變化規(guī)律。5建立數(shù)字地價(jià)模型進(jìn)行初步的地價(jià)預(yù)測(cè)，采用預(yù)期住宅地價(jià)級(jí)別圖、預(yù)期住宅地價(jià)空間分布總體趨勢(shì)分析、地價(jià)演化分析三個(gè)方面給與說明。關(guān)鍵詞住宅地價(jià)；地統(tǒng)計(jì)學(xué)；時(shí)空分析；模擬Ⅱ

簡(jiǎn)介：上海海洋大學(xué)碩士學(xué)位論文碩士學(xué)位論文題目目基于地統(tǒng)計(jì)學(xué)的秘魯外海莖柔魚資源分布的初步研究英文題目英文題目THEPRELIMINARYSTUDYOFABUNDANCEDISTRIBUTIONFDOSIDICUSGIGASINTHEHIGHSEAOFFPERUBASEDONGEOSTATISTICS專業(yè)業(yè)漁業(yè)資源研究方向研究方向漁業(yè)資源與漁場(chǎng)學(xué)姓名名方學(xué)燕指導(dǎo)教師指導(dǎo)教師陳新軍馮永玖二O一六年五月一六年五月十六十六日學(xué)校代碼10264研究生學(xué)號(hào)M130302639上海海洋大學(xué)碩士學(xué)位論文上海海洋大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明上海海洋大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明我恪守學(xué)術(shù)道德，崇尚嚴(yán)謹(jǐn)學(xué)風(fēng)。所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究工作所取得的成果。除文中已經(jīng)明確注明和引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的作品及成果的內(nèi)容。論文為本人親自撰寫，我對(duì)所寫的內(nèi)容負(fù)責(zé)，并完全意識(shí)到本聲明的法律結(jié)果由本人承擔(dān)。學(xué)位論文作者簽名日期年月日上海海洋大學(xué)學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書上海海洋大學(xué)學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國(guó)家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱或借閱。本人授權(quán)上海海洋大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。保密□，在年解密后適用本版權(quán)書。本學(xué)位論文屬于不保密■學(xué)位論文作者簽名指導(dǎo)教師簽名日期年月日日期年月日

簡(jiǎn)介：糖尿病逐漸成為嚴(yán)重危害人類生命和健康的慢性疾病，有預(yù)測(cè)顯示到2030年全球該疾病患者人數(shù)將超過55億。降血糖新藥的研發(fā)和科學(xué)、準(zhǔn)確地評(píng)估新藥療效關(guān)乎人類生命與健康，意義重大。本文研究的主要內(nèi)容是某藥廠針對(duì)2型糖尿病研發(fā)的降血糖新藥的療效評(píng)估。療效評(píng)估包括兩方面一是完整治療結(jié)束后新藥治療效應(yīng)的評(píng)估；二是治療期間不同時(shí)間段、不同患者之間的療效差異評(píng)估。在生物統(tǒng)計(jì)學(xué)中，新藥療效評(píng)估通常采用臨床試驗(yàn)的方法。本文第一章介紹了臨床生物統(tǒng)計(jì)學(xué)評(píng)估藥效的主要步驟和方法，以及目前降血糖新藥療效評(píng)估中的問題和挑戰(zhàn)、最新國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展。在第二章，鑒于臨床試驗(yàn)中隨機(jī)化分組會(huì)造成不可避免的組間不平衡并且該不平衡性會(huì)對(duì)治療效應(yīng)的評(píng)估產(chǎn)生影響，本文針對(duì)臨床生物統(tǒng)計(jì)學(xué)中使用最廣泛的隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)，提出完整的衡量組間不平衡性的步驟和方法，并通過蒙特卡洛模擬方法給出不同程度的不平衡性在不同療效評(píng)估模型中對(duì)治療效應(yīng)評(píng)估的影響。在臨床試驗(yàn)結(jié)束后的治療效應(yīng)的評(píng)估中，模型的選擇是重要環(huán)節(jié)之一。在第二章本文結(jié)合隨機(jī)化分組信息，將四類治療效應(yīng)評(píng)估模型進(jìn)行比較，從理論上給出不同情況應(yīng)該如何選擇模型和在哪些情況下，即便沒有選擇最恰當(dāng)?shù)姆治瞿Ｐ腿匀豢梢缘玫街委熜?yīng)的漸進(jìn)無偏估計(jì)，不影響療效分析結(jié)果。最后，通過蒙特卡洛模擬試驗(yàn)對(duì)不同治療效應(yīng)、基線效應(yīng)和樣本量情況下的模型進(jìn)行比較。比較的療效評(píng)估模型包括線性模型、非線性模型和將連續(xù)型基線值轉(zhuǎn)化為類別型基線值的線性模型。在第三章，本文對(duì)降血糖新藥臨床試驗(yàn)結(jié)束后的治療效應(yīng)進(jìn)行評(píng)估。首先對(duì)該項(xiàng)臨床試驗(yàn)進(jìn)行介紹和數(shù)據(jù)說明，再利用第二章提到的四類模型對(duì)臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行治療效應(yīng)的評(píng)估和對(duì)比。最后利用最優(yōu)模型并考慮分組不平衡性對(duì)該新藥的治療效應(yīng)進(jìn)行評(píng)估。結(jié)論表明患者服用降血糖新藥24周后糖化血紅蛋白平均下降052。在第四章，考慮新藥療效隨時(shí)間的變化情況和不同患者之間可能存在的療效差異。與傳統(tǒng)療效分析不同的是，本文建立縱向數(shù)據(jù)分層模型對(duì)藥效進(jìn)行評(píng)估。結(jié)果表明該藥療效顯著，接受治療的患者糖化血紅蛋白平均每六周下降0187。不同性別、年齡段和不同患病程度的患者之間治療效應(yīng)沒有顯著差異。病情嚴(yán)重的患者HBA1C85糖化血紅蛋白下降速率高于病情較輕HBA1C最后，第五章對(duì)本文的結(jié)論加以總結(jié)和概括，并提出了后續(xù)工作與研究展望。

簡(jiǎn)介：東北師范大學(xué)碩士學(xué)位論文人口統(tǒng)計(jì)學(xué)因素及社會(huì)支持對(duì)大學(xué)生主觀幸福感的影響姓名李莉申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士專業(yè)發(fā)展與教育心理學(xué)指導(dǎo)教師李力紅20070501ABSTRACTSUBJECTIVEWELLBEINGISANIMPORTANTRESEARCHTOPICSINOURCOUNTRY，ITCANBEINFLUENCED吣MANYFACTORSTHISESSAYSYSTEMATICALLYS％UDIESTHEEFFECTSOFDEMOGRAPHICLEVELANDSOCIALSUPPORTONSUBJECTIVEWELLBEINGTHUSITCANENRICHTHETHEORIESABOUTSUBJECTIVEWELLBEINGONTHEOTHERHAND，ITALSOSUPPLIESSOMEUSEFORREFERENCEANDINSPIRATIONFORPSYCHOLOGYCONSULTATIONOFCOLLEGESTUDENTSANDEDUCATIONOFMENTALHEALTHTHERESULTSAREDEMONSTRATEDASFOLLOWING1THESCORESOFGIRLSONWHOLESWBAREHIGHERTHANBOYS2THESCORESOF1IBERALARTSCOLLEGESTUDENTS’ONWHOLESWBAREHIGHERTHANCOLLEGESTUDENTS’OFSCIENCE3THESCORESOFUNIPARENTALCOLLEGESTUDENTSONWHOLESWBAREHIGHERTHANTHESCORESOFNORMAICOLLEGESTUDENTS4THESCORESOFCADRESONWHOLESWBAREHIGHERTHANNORMAL5THESCORESOFLOWINCOMECOLLEGESTUDENTSONWHOLESWBAREHIGHERTHANREGULARINCOMECOLLEGESTUDENTS6THESCORESOFFRESHMENONWHOLESWBAREHIGHERTHANSOPHOMORE7DIFFERENTASPECTSOFSOCIALSUPPORTHAVEINFLUENCEONDIFFERENTCOMPONENTSOFSWBDIFFERENTCOMPONENTSOFSOCIALSUPPORTEXPLAINDIFFERENTVARIANCETOSWBKEYWORDSSOCIALSUPPORT；SUBJECTIVEWELLBEING；COLLEGESTUDENTSⅡ

簡(jiǎn)介：基于地統(tǒng)計(jì)學(xué)和形態(tài)學(xué)的海底地形地貌分類研究作者姓名奎垣專業(yè)名稱太墊遞量堂皇燙量王垂指導(dǎo)教師圃送堡阻且掛論文提交日期論文答辯日期授予學(xué)位ET期2Q曼量生旦2Q曼圣生魚旦入學(xué)時(shí)間2Q曼Q生窆且研究方向篷注測(cè)繪職稱嬰究旦夔握聲明本人呈交給山東科技大學(xué)的這篇碩士學(xué)位論文，除了所列參考文獻(xiàn)和世所公認(rèn)的文獻(xiàn)外，全部是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下的研究成果。該論文資料尚沒有呈交于其它任何學(xué)術(shù)機(jī)關(guān)作鑒定。碩士生簽名日AFFIRMATION巷。匝期訓(xùn)36IDECLARETHATTHISDISSERTATION，SUBMITTEDINFULFILLMENTOFTHEREQUIREMENTSFORTHEAWARDOFMASTEROFPHILOSOPHYINSHANDONGUNIVERSITYOFSCIENCEANDTECHNOLOGYISWHOLLYMYOWNWORKUNLESSREFERENCEDOFACKNOWLEDGETHEDOCUMENTHASNOTBEENSUBMITTEDFORQUALIFICATIONATANYOTHERACADEMICINSTITUTESIGNATUREDATE厶II叼。眵I7

簡(jiǎn)介：點(diǎn)擊查看更多數(shù)理統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法在建筑選址策劃中的應(yīng)用研究.pdf精彩內(nèi)容。

簡(jiǎn)介：研究背景探討處理暴露因素與結(jié)局之間的因果效應(yīng)是醫(yī)學(xué)研究中的重要課題。隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)通常被認(rèn)為是因果效應(yīng)估計(jì)的金標(biāo)準(zhǔn)。在觀察性研究中，研究對(duì)象的處理分配機(jī)制通常不是隨機(jī)發(fā)生的，而是會(huì)受到眾多混雜因素的影響。在比較處理組間的暴露效應(yīng)時(shí)，如果忽略這些混雜因素，效果估計(jì)就會(huì)發(fā)生偏倚?；谶呺H結(jié)構(gòu)模型的逆概率加權(quán)法INVERSEPROBABILITYWEIGHING，IPW是一類可用于觀察性資料處理效應(yīng)估計(jì)的重要方法。IPW在應(yīng)用時(shí)需要滿足一些前提假設(shè)，比如無遺漏未觀測(cè)混雜因素、非負(fù)性假設(shè)、穩(wěn)定單元處理值假設(shè)以及要正確設(shè)定權(quán)重估計(jì)模型等。對(duì)于IPW而言，第一階段的逆概率權(quán)重估計(jì)非常關(guān)鍵，這是因?yàn)樽罱K的處理效應(yīng)估計(jì)對(duì)于第一階段的權(quán)重估計(jì)準(zhǔn)確與否非常敏感。如果權(quán)重估計(jì)模型設(shè)定錯(cuò)誤（如遺漏二次項(xiàng)或交互項(xiàng)等），估計(jì)的權(quán)重就不準(zhǔn)確，且容易產(chǎn)生極端權(quán)重，導(dǎo)致最終的效應(yīng)估計(jì)發(fā)生偏倚。近年來，越來越多的研究人員推薦采用包括許多統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)算法在內(nèi)的數(shù)據(jù)適應(yīng)性方法估計(jì)逆概率權(quán)重，取得了良好的效果。然而，目前的研究大多局限于二分類處理因素資料以及單一結(jié)局縱向生存資料。醫(yī)學(xué)實(shí)踐中存在著許多處理暴露因素為連續(xù)性變量的資料以及時(shí)依性競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)生存資料。對(duì)于處理因素為連續(xù)性變量的資料類型而言，采用IPW進(jìn)行效應(yīng)估計(jì)要比二分類處理因素的情況更復(fù)雜，比如要考察處理因素的分布類型、控制較多的極端權(quán)重對(duì)于效應(yīng)估計(jì)的影響等。對(duì)于時(shí)依性競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)生存資料而言，傳統(tǒng)的邊際結(jié)構(gòu)原因別風(fēng)險(xiǎn)模型MARGINALSTRUCTURALCAUSESPECIFICHAZARDMODELS，MSCSHM中的逆概率權(quán)重是多次隨訪所得的權(quán)重累乘所得。即使權(quán)重估計(jì)模型設(shè)定發(fā)生了比較輕微的錯(cuò)誤，最終處理效應(yīng)估計(jì)都將可能發(fā)生嚴(yán)重的偏倚。有鑒于此，探索基于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)算法的逆概率加權(quán)法在連續(xù)性處理因素資料以及時(shí)依性競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)生存資料中的適用效果具有潛在的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。研究目的1、針對(duì)連續(xù)性處理因素的資料，通過模擬研究比較包括一般線性模型在內(nèi)的7種逆概率權(quán)重估計(jì)方法在不同數(shù)據(jù)情境下的估計(jì)效果。同時(shí)，以一般線性模型為例，探討權(quán)重截?cái)喾椒▽?duì)于效應(yīng)估計(jì)的影響。2、針對(duì)時(shí)依性競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)生存資料，在MSCSHM的基礎(chǔ)上，引入8種統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法估計(jì)逆概率權(quán)重。通過模擬研究比較LOGISTIC回歸與這8種方法在不同數(shù)據(jù)情境下的估計(jì)效果，篩選出其中表現(xiàn)較優(yōu)的方法。另外，探討不同程度的權(quán)重截?cái)嗨綄?duì)于各個(gè)估計(jì)方法的影響。研究方法針對(duì)以上兩個(gè)研究目的，均分別采用數(shù)據(jù)模擬→模型構(gòu)建→模型篩選→實(shí)例應(yīng)用的研究流程開展研究。分述如下1、連續(xù)性處理因素的逆概率加權(quán)方法研究采用蒙特卡洛法模擬處理因素為連續(xù)性變量的觀察性隊(duì)列資料。模擬實(shí)驗(yàn)設(shè)置三種不同大小的樣本量250、1000和2500和四種不同復(fù)雜程度的處理因素生成模型（線性可加、非線性、非可加以及非線性非可加模型），比較一般線性模型GENERALLINEARMODEL，GLM、GAMMA回歸模型、分位數(shù)分組法QUANTILEBINNING，QB、協(xié)變量均衡性傾向性評(píng)分（COVARIATEBALANCINGPROPENSITYSCE，CBPS）、非參數(shù)CBPSNONPARAMETRICCBPS，NPCBPS、BOOSTED分類與回歸樹BOOSTEDCLASSIFICATIONREGRESSIONTREES，BOOSTEDCART和隨機(jī)森林ROMFEST，RF等7種方法估計(jì)廣義傾向性評(píng)分和逆概率權(quán)重，另外，對(duì)由GLM得到的穩(wěn)定權(quán)重分別在雙側(cè)1％和5％分位點(diǎn)進(jìn)行截?cái)嗵幚恚玫较鄳?yīng)的截?cái)鄼?quán)重。進(jìn)一步，利用得到的9個(gè)權(quán)重變量對(duì)原始樣本加權(quán)，通過加權(quán)結(jié)局回歸模型得到各自的處理效應(yīng)估計(jì)量。采用平均絕對(duì)相關(guān)系數(shù)AVERAGEABSOLUTECRELATIONCOEFFICIENT，AACC、相對(duì)偏倚RELATIVEBIAS、經(jīng)驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)差STARDDEVIATION，SD、模型輸出的標(biāo)準(zhǔn)誤STARDERR，SE、均方根誤差ROOTMEANSQUAREDERR，RMSE和95％置信區(qū)間（CONFIDENCEINTERVAL，CI）覆蓋率等指標(biāo)評(píng)價(jià)估計(jì)效果。最后通過研究吸煙量對(duì)于醫(yī)療總支出的影響，比較不同的IPW估計(jì)方法在實(shí)際數(shù)據(jù)分析時(shí)的應(yīng)用效果。2、時(shí)依性競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)生存數(shù)據(jù)的逆概率加權(quán)方法研究首先提出采用MSCSHM作為本研究的基礎(chǔ)框架，引入LASSO、貝葉斯LOGISTIC回歸、CART、BAGGEDCART、BOOSTEDCART、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)SUPPTVECTMACHINE，SVM和ELENSEMBLELEARNER算法等8種統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法構(gòu)造第一階段的逆概率權(quán)重。然后采用蒙特卡洛法模擬時(shí)依性競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)生存數(shù)據(jù)。模擬設(shè)置了兩種不同大小的樣本量（250和1000）、不同強(qiáng)度的處理因素序列的自相關(guān)性相關(guān)系數(shù)為L(zhǎng)OG4和05）、不同的競(jìng)爭(zhēng)終點(diǎn)事件數(shù)（2和3）以及四種處理因素生成模型（線性可加、非可加、非線性以及非線性非可加模型）。分別采用LOGISTIC回歸和上述8種統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法估計(jì)穩(wěn)定權(quán)重。另外，分別在穩(wěn)定權(quán)重分布的雙側(cè)1％、5％、10％、25％、35％和50％分位點(diǎn)進(jìn)行截?cái)嗵幚?，探討不同的截?cái)嗨綄?duì)于處理效應(yīng)估計(jì)的影響。上述研究過程均采用統(tǒng)計(jì)分析軟件R343中實(shí)現(xiàn)。研究結(jié)果1、連續(xù)性處理因素的逆概率加權(quán)方法研究1模擬研究結(jié)果①在均衡協(xié)變量的能力方面，CBPS在所有方法中表現(xiàn)最好，其次為NPCBPS。直接采用GLM法得到的原始穩(wěn)定權(quán)重對(duì)樣本加權(quán)，協(xié)變量分布仍然不均衡，通過權(quán)重截?cái)喾椒ㄈコ龢O端值后，采用GLM1，99加權(quán)后的樣本的協(xié)變量均衡性顯著改善。②BOOSTEDCART和RF在不同程度的權(quán)重估計(jì)模型誤設(shè)的情況下的估計(jì)偏倚均較小，在減小偏倚方面優(yōu)于其他方法。③由GLM、GLM1，99和GLM5，95三者的SD可以看出，權(quán)重截?cái)喾椒梢詼p小估計(jì)量的方差，且隨著截?cái)嗨降奶岣撸讲钪饾u變小。④CBPS、NPCBPS和BOOSTEDCART的RMSE較小，估計(jì)精度較高。由于權(quán)重截?cái)鄿p小了方差，致使GLM5，95和GLM1，99的RMSE小于前述三種方法。⑤隨著處理因素生成模型復(fù)雜度的上升，各個(gè)方法的95％CI覆蓋率均有不同程度的下降。GLM1，99、CBPS、NPCBPS和BOOSTEDCART四種方法的表現(xiàn)相對(duì)穩(wěn)健。2實(shí)例研究結(jié)果通過“考察處理因素的分布逆概率權(quán)重的估計(jì)考察權(quán)重的分布協(xié)變量均衡性的評(píng)價(jià)劑量反應(yīng)函數(shù)的估計(jì)”的分析流程研究了吸煙數(shù)量對(duì)于醫(yī)療總支出的影響。結(jié)果表明，隨著吸煙量的增加，個(gè)人的醫(yī)療總支出也隨之增加在調(diào)整了相關(guān)混雜因素后，吸煙量對(duì)于醫(yī)療總支出的效應(yīng)雖有所減弱，標(biāo)準(zhǔn)誤增大，但是除了BOOSTEDCART1，99加權(quán)法得到的估計(jì)量具有臨界統(tǒng)計(jì)學(xué)意義外，GLM1，99和RF1，99加權(quán)法得到的估計(jì)量仍具有顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。2、時(shí)依性競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)生存數(shù)據(jù)的逆概率加權(quán)方法研究1模擬研究結(jié)果①當(dāng)處理因素生成模型僅包括主效應(yīng)項(xiàng)（線性可加）時(shí)，BOOSTEDCART估計(jì)量的偏倚較小，且在SD和RMSE方面表現(xiàn)最優(yōu)，而基于參數(shù)LOGISTIC回歸的估計(jì)量的SD較大，估計(jì)精度較差。②當(dāng)處理因素生成模型僅包括二階交互項(xiàng)（非可加）時(shí)，在大樣本且處理因素序列強(qiáng)自相關(guān)時(shí)，BOOSTEDCART和RF的估計(jì)效果非常接近，且均優(yōu)于其他方法在小樣本或處理因素序列中度自相關(guān)時(shí)，RF在偏倚和RMSE方面表現(xiàn)最優(yōu)。③當(dāng)處理因素生成模型包括非線性項(xiàng)時(shí)，BOOSTEDCART在偏倚、RMSE和95％CI覆蓋率方面最優(yōu)。④當(dāng)處理因素生成模型同時(shí)包括二階交互項(xiàng)和非線性項(xiàng)時(shí)，RF在RMSE和95％CI覆蓋率方面表現(xiàn)最優(yōu)。⑤低水平（如雙側(cè)1％分位點(diǎn)）的權(quán)重截?cái)嗄軌蜻M(jìn)一步減小BOOSTEDCART和RF兩種方法的RMSE。⑥在相同的模擬情境下，多數(shù)估計(jì)方法的最優(yōu)截?cái)嗨讲槐M相同在不同的模擬情境下，同一種方法的最優(yōu)截?cái)嗨揭灿胁町悺Ｗ顑?yōu)截?cái)嗨降倪x擇具有數(shù)據(jù)依賴性。2實(shí)例研究結(jié)果采用帶有時(shí)依性協(xié)變量的COX比例風(fēng)險(xiǎn)模型、分別基于LOGISTIC回歸和BOOSTEDCART的MSCSHM分析硫唑嘌呤暴露對(duì)炎癥性腸病患者的兩個(gè)競(jìng)爭(zhēng)終點(diǎn)事件的風(fēng)險(xiǎn)大小。結(jié)果顯示，無論處理因素定義為過去3個(gè)月暴露還是累積暴露，各個(gè)模型的效應(yīng)估計(jì)結(jié)果均未顯示暴露效應(yīng)具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。研究結(jié)論對(duì)于連續(xù)性處理因素資料，CBPS和NPCBPS在均衡協(xié)變量方面的能力較強(qiáng)在減小估計(jì)偏倚方面，BOOSTEDCART和RF等統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)算法的表現(xiàn)較優(yōu)在采用IPW進(jìn)行效應(yīng)估計(jì)時(shí)，應(yīng)首先考察權(quán)重變量的分布，若存在較多離群點(diǎn)，應(yīng)首先對(duì)權(quán)重作截?cái)嗵幚?，然后進(jìn)行下一步的效應(yīng)估計(jì)。對(duì)于時(shí)依性競(jìng)爭(zhēng)風(fēng)險(xiǎn)生存資料，在采用MSCSHM模型進(jìn)行效應(yīng)估計(jì)時(shí)，由于實(shí)際資料中的處理分配機(jī)制往往未知，建議采用BOOSTEDCART和RF兩種方法替代傳統(tǒng)的LOGISTIC回歸構(gòu)建逆概率權(quán)重，以減小模型設(shè)定錯(cuò)誤對(duì)于效應(yīng)估計(jì)的影響。

簡(jiǎn)介：第二軍醫(yī)大學(xué)碩士學(xué)位論文基于統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言學(xué)模型的中文文本信息檢索姓名王志勇申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士專業(yè)情報(bào)學(xué)指導(dǎo)教師耿亦兵20040501TI研究生畢業(yè)論又摘要今后，可以在語(yǔ)義平滑技術(shù)等方面進(jìn)行深入研究，并且把統(tǒng)廿語(yǔ)言模型作為構(gòu)建更復(fù)雜的IR模型的一個(gè)強(qiáng)有力的工具。關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型中文信息檢索；平滑技術(shù)