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題名 測量誤差數據中校正方法的改進
Improvement of Correction Methods in Error-Prone Data
作者 陳立榜
貢獻者 統計系
關鍵詞 測量誤差; 模型平均; 多項式近似; 模擬與外插; 變數選取
measurement error; model averaging; polynomial approximation; simulation and extrapolation; variable selection
日期 2025-08
上傳時間 4-Jun-2026 09:08:23 (UTC+8)
摘要 本計畫期望打破過去相關文獻方法的框架,試圖透過全新的估計過程來改善測量誤差校正的問題。此外,該方法亦可靈活的用於各種統計模型與數據結構。除了方法論的開發外,我也期望能夠完成統計套件(如R或Python)的開發,如此一來能夠讓更多需要考慮測量誤差的研究學者或數據分析師直接套用套件進行數據分析。本計畫的方法也期待能做出跨領域合作,如生物醫學、生物資訊、工業統計、財務金融等相關領域。
關聯 國家科學及技術委員會, NSTC112-2118-M004-005-MY2, 112.08-114.07
資料類型 report
dc.contributor 統計系
dc.creator (作者) 陳立榜
dc.date (日期) 2025-08
dc.date.accessioned 4-Jun-2026 09:08:23 (UTC+8)-
dc.date.available 4-Jun-2026 09:08:23 (UTC+8)-
dc.date.issued (上傳時間) 4-Jun-2026 09:08:23 (UTC+8)-
dc.identifier.uri (URI) https://ah.lib.nccu.edu.tw/item?item_id=182740-
dc.description.abstract (摘要) 本計畫期望打破過去相關文獻方法的框架,試圖透過全新的估計過程來改善測量誤差校正的問題。此外,該方法亦可靈活的用於各種統計模型與數據結構。除了方法論的開發外,我也期望能夠完成統計套件(如R或Python)的開發,如此一來能夠讓更多需要考慮測量誤差的研究學者或數據分析師直接套用套件進行數據分析。本計畫的方法也期待能做出跨領域合作,如生物醫學、生物資訊、工業統計、財務金融等相關領域。
dc.format.extent 116 bytes-
dc.format.mimetype text/html-
dc.relation (關聯) 國家科學及技術委員會, NSTC112-2118-M004-005-MY2, 112.08-114.07
dc.subject (關鍵詞) 測量誤差; 模型平均; 多項式近似; 模擬與外插; 變數選取
dc.subject (關鍵詞) measurement error; model averaging; polynomial approximation; simulation and extrapolation; variable selection
dc.title (題名) 測量誤差數據中校正方法的改進
dc.title (題名) Improvement of Correction Methods in Error-Prone Data
dc.type (資料類型) report