【摘 要】
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随着统计方法的不断发展,它在各个领域的应用研究也不断的深入。统计方法在模式识别,核磁共振数据分析,时间序列分析,空间数据分析,购物网站分析,交通图像分析,Windows系统错
【出 处】
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中国科学院研究生院（武汉物理与数学研究所）
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随着统计方法的不断发展,它在各个领域的应用研究也不断的深入。统计方法在模式识别,核磁共振数据分析,时间序列分析,空间数据分析,购物网站分析,交通图像分析,Windows系统错误分析中都起到重要作用。模型选择是科学认知的基础,变量选择则是其中的一个重要问题。本文基于最大信息系数提出了模型选择和变量选择的新思路,并将最大信息系数应用于核磁共振数据分析。1.基于最大信息系数的模型选择·用C++编写了计算最大信息系数的程序,该程序相对于David.N.Reshef提供的程序具有更好的灵活性；·提出了新的模型选择思路：最小化残差与自变量之间的关联。该方法适用于各种复杂的噪声情况,即不依赖于噪声类别,给不同的模型选择方法提供一个评价标准；2.基于最大信息系数的变量选择将MIC推广到了偏MIC,它能够·恢复被抑制的关系(包括线性的和非线性的)；·得到更正确的模型：·提高数据利用率；·找到两个变量相互关联的原因；3.青少年暴力倾向数据分析我们发现：·病人组的功能区域Occipital lobe内部边的数量相对于正常人都减少了；·相对于正常人而言,病人的功能区域Limibic lobe中的脑区功能变弱了；·病人的Central region与Parietal lobe, Frontal lobe与Limibic lobe, Parietal lobe与Occipital lobe之间连边数量相对于正常人而言减少了；·病人的Frontal lobe与Temproal lobe之间连边数量相对于正常人而言增多了；
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