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摘要:
考虑在纵向数据情况下不会导致风险显著增加的最高剂量的估计问题.基于AIC(Akaike Information Criterion)的思想提出了一个新的估计方法,证明了该估计的强相合性,并通过模拟的结果说明了其对于中小样本的优良性.
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文献信息
篇名 纵向数据下药物剂量水平的统计分析
来源期刊 高校应用数学学报A辑 学科 数学
关键词 AIC方法 药物毒性试验 强相合估计 稳健性
年,卷(期) 2006,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 293-300
页数 8页 分类号 O213
字数 3510字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-4424.2006.03.006
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张忠占 北京工业大学应用数理学院 48 308 8.0 17.0
2 李春红 广西大学数学与信息科学学院 29 74 5.0 7.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
AIC方法
药物毒性试验
强相合估计
稳健性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
高校应用数学学报
季刊
1000-4424
33-1110/O
杭州市玉泉浙江大学数学系
chi
出版文献量(篇)
1518
总下载数(次)
0
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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