摘要：Simpson悖论提醒人们在低维空间的统计推断可能会严重歪曲高维现实 .针对该悖论 ,研究Yule测度的简单可压缩性、强可压缩性和连续可压缩性 ,给出这些可压缩性的充分必要条件 .这些条件对于观测和试验研究设计、消除混杂偏倚。

摘要：使用因果推断相关的机器学习方法辅助检测致病基因时,作为因果推断的核心工具,条件独立性(CI)测试算法在高维生物数据场景中往往存在时间复杂度高以及准确性低等问题。为此,提出一种融合偏相关测试与线性残差独立性测试算法,压缩CI测试条件集的搜索空间,同时提高准确率。设计一种因果推断策略,在减少冗余CI测试的同时结合V结构与因果函数模型的优点,在应用于真实癌症数据的致病基因检测场景中可以区分Markov等价类,找到真正的因果关系。实验结果表明,提出的算法有较好的致病基因检测性能。

摘要：GIS即地理信息系统,是一门结合了地图学、地理学、遥感以及计算机科学的综合性学科。作为一种基于计算机系统的工具,它广泛地应用于不同的领域,帮助人们对空间信息进行研究和处理,以此来对整个地球表层(包括大气层)的空间中的地理分布数据进行收集,存储,管理,运算,分析,显示和描述。目前的GIS平台主要有Mapinfo、Arcinfo、Supermap、MAPGIS等,其数据结构多数是以矢量的形式设立的,本文主要以Mapinfo为平台,采用其二次开发语言来编程其计算机程序,以此来设计出一个基于矢量结构GIS的证据加权模型。

摘要：本文考虑在条件独立正态模型下估计高维协方差矩阵的一种新方法,利用因果强分割搜索算法找到随机变量之间的条件独立性并设计了新的算法来估计协方差矩阵,使得样本协方差矩阵在高维条件下具有较强的可逆性.并通过实例验证了该方法的有效性.