| 插图目录 | 第1-9页 |
| 表格目录 | 第9-10页 |
| 摘要 | 第10-12页 |
| Abstract | 第12-14页 |
| 主要符号对照表 | 第14-15页 |
| 第一章 引言 | 第15-25页 |
| ·艾滋病数据与常微分方程模型 | 第15-18页 |
| ·基因芯片数据与相关问题 | 第18-21页 |
| ·纵向数据与混合效应模型 | 第21-22页 |
| ·本文的主要工作 | 第22-25页 |
| 第二章 随机系数常微分方程的两步估计以及在纵向动态艾滋病(AIDS)数据的应用 | 第25-46页 |
| ·引言 | 第25-26页 |
| ·估计方法 | 第26-33页 |
| ·渐近性质 | 第33-34页 |
| ·实际数据分析 | 第34-36页 |
| ·模拟研究 | 第36-37页 |
| ·总结与讨论 | 第37-38页 |
| ·附录 | 第38-46页 |
| 第三章 基于数据扩张法的拟最小二乘估计并在基因调控网络(GRN)中的应用 | 第46-63页 |
| ·引言 | 第46-47页 |
| ·基于数据扩张法的拟最小二乘估计 | 第47-51页 |
| ·窗宽h以及扩张数据的样本量m的阶 | 第51-53页 |
| ·模拟研究 | 第53-55页 |
| ·实际数据分析 | 第55-56页 |
| ·总结和讨论 | 第56-58页 |
| ·附录 | 第58-63页 |
| 第四章 重置模拟反推法对基因微阵列(microarray)数据方差估计的渐近性质 | 第63-80页 |
| ·引言 | 第63-64页 |
| ·PSIMEX方法的回顾 | 第64-66页 |
| ·渐近理论 | 第66-69页 |
| ·Monte Carlo置信区间和置信带 | 第69-72页 |
| ·模拟研究 | 第72-73页 |
| ·实例分析 | 第73-76页 |
| ·总结与讨论 | 第76页 |
| ·附录 | 第76-80页 |
| 第五章 随机设计混合效应模型的统计分析 | 第80-95页 |
| ·引言 | 第80-81页 |
| ·估计方法和步骤 | 第81-84页 |
| ·大样本性质 | 第84-85页 |
| ·置信区间和置信域 | 第85-86页 |
| ·模拟研究 | 第86-89页 |
| ·附录 | 第89-95页 |
| 结论以及未来的工作 | 第95-96页 |
| 参考文献 | 第96-107页 |
| 后记 | 第107-109页 |
| 博士期间的研究成果及发表的论文 | 第109页 |
