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时间序列分析方法在光-褪黑素 生物转导信号研究中的应用

中文摘要第1-10页
Abstract第10-13页
英文縮略词第13-14页
前言第14-15页
第一部分 基于光-褪黑素生物信号转导的理论及方法学研究第15-45页
 第一章 褪黑素的基础研究第15-26页
  1 褪黑素发现及研究概述第15-16页
  2 褪黑素合成机制与分泌特点第16-19页
   ·合成机制第16-17页
   ·脉冲式昼夜分泌节律第17页
   ·季节和年龄分泌特点第17-18页
   ·人造光源干预下的分泌机制第18-19页
  3 基于天人相应理论的褪黑素研究第19-22页
   ·主要研究方向与热点第19-21页
   ·褪黑素分泌的多角度研究第21-22页
  4 褪黑素研究新思路第22-23页
   ·当前主流研究总结第22页
   ·昼夜24小时褪黑素分泌方向研究的必要性和意义第22页
   ·探索昼夜褪黑素分泌中蕴藏的中医天人相应理论第22-23页
  参考文献第23-26页
 第二章 光-褪黑素生物信号转导周期网络与天人相应第26-36页
  1 光-褪黑素生物信号转导周期网络第26-28页
   ·光-褪黑素生物信号转导第26-27页
   ·光-褪黑素生物信号转导周期第27页
   ·光-褪黑素生物信号转导周期理论第27-28页
  2 中医天人相应理论第28-30页
   ·天人合一的理论根基第28-29页
   ·中医天人相应理论第29-30页
  3 光-MT生物转导信号是一个重要的天人相应信号第30-33页
   ·时间生物学的启发第30-31页
   ·前期研究启发第31-32页
   ·结论:光-MT生物转导信号是重要的天人相应信号第32-33页
  参考文献第33-36页
 第三章 基于时间序列的方法学研究第36-45页
  1 时间序列方法第36-37页
  2 时间序列方法的主流应用第37-40页
   ·金融证券等非医学领域第37页
   ·医学领域第37-40页
  3 时间序列方法的统计优势第40-41页
   ·异常点检验和缺省值的补充第40页
   ·模型的建立与数据预测第40页
   ·系统角度的分析第40-41页
  4 用时间序列方法研究光-褪黑素生物信号第41-43页
   ·时间序列数据的基本特征第41页
   ·光-褪黑素生物信号转导数据是时间序列数据第41-42页
   ·结论:可以用时间序列方法研究光-褪黑素生物信号转导数据第42-43页
  参考文献第43-45页
第二部分 时间序列方法在光-褪黑素生物信号转导研究中的应用第45-95页
 第一章 基础统计分析第45-63页
  1 实验数据来源第45-48页
   ·材料和方法第45-47页
   ·结果第47-48页
  2 描述性统计分析第48-51页
   ·结果第49-50页
   ·讨论第50-51页
  3 多因素方差分析第51-56页
   ·方法第51-52页
   ·结果第52-55页
   ·讨论第55-56页
  4 组内及组间相关分析第56-61页
   ·方法第56-57页
   ·结果第57-61页
   ·讨论第61页
  5 实验数据精确程度与统计结果第61-62页
   ·无效和极端数据的影响第61页
   ·数值精确化的意义第61-62页
  参考文献第62-63页
 第二章 时间序列三次样条插值法的应用第63-78页
  1 方法第63页
   ·最邻近插值法第63页
   ·线性插值法第63页
   ·三次样条插值法第63页
  2 结果第63-66页
  3 插值后描述性统计分析第66-68页
   ·结果第66-67页
   ·讨论第67-68页
  4 插值后方差分析第68-71页
   ·结果第68-71页
   ·讨论第71页
  5 插值后相关分析第71-76页
   ·插值后组内相关分析第72-74页
   ·插值后组间相关分析第74-76页
  6 基于时间序列三次样条插值法的思考第76-77页
   ·应用的创新性第76页
   ·三次样条插值法的有效性第76页
   ·应用的意义第76-77页
  参考文献第77-78页
 第三章 时间序列系统稳定性分析第78-83页
  1 系统稳定性第78-79页
   ·系统稳定性的概念第78页
   ·研究步骤第78-79页
  2 ADF单位根检验法第79-80页
   ·单位根过程第79页
   ·单位根检验第79-80页
  3 结果第80-81页
   ·单位根检验结果第80-81页
   ·Spearman相关结果第81页
  4 讨论数列的平稳性与系统的稳定性第81-82页
  5 光照及方药的干预作用第82页
  参考文献第82-83页
 第四章 光-褪黑素生物转导信号时间序列ARMA模型第83-94页
  1 方法第83-84页
   ·ARMA模型简介第83-84页
   ·ARMA模型预测的步骤第84页
  2 结果第84-89页
   ·模型平稳性检测第84-86页
   ·建模第86-88页
   ·残差相关检验第88-89页
  3 ARMA模型验证第89-91页
  4 ARMA模型的预测第91-92页
  5 讨论第92页
  6 思考ARMA模型的应用价值第92-93页
  参考文献第93-94页
 第五章 光-MT生物转导信号时间序列分析的生物医学意义第94-95页
本研究的创新点第95-96页
小结第96-97页
致谢第97-98页
个人简历第98页

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