Correlation of soil heavy metal censored data based on maximum likelihood method
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DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.19674/j.cnki.issn1000-6923.20220616.001" target="_blank" >10.19674/j.cnki.issn1000-6923.20220616.001</a>
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Result language
čínština
Original language name
基于极大似然法的土壤重金属删失数据的相关性
Original language description
土壤环境中部分样本重金属的浓度常处于痕量级别而低于检测方法的检测限（limit of detection/LOD），因此难以定量n其浓度，此类含有低于检测限信息的土壤样本数据属于左删失数据，且该类数据常符合对数正态分布，目前为止对单指标删n失数据的参数估计较为常见，但鲜有对二维删失数据相关性估计的报道，本文基于极大似然法（MLE），通过构建不同情形n下的似然函数，提出了删失数据相关性估计的方法｡分别研究了样本容量､删失比例､总体相关系数与干扰项等因素对估计值准n确性的影响｡同时，将 MLE 与替换法（通常将删失部分替换为 LOD 或 LOD/2）和删除法（直接将删失部分删除）做对比，n检测了 MLE 的精准度｡以澳大利亚土壤普查数据作为实例对方法进行了实例应用｡结果表明:（1）样本容量越大，研究中的nMLE 的结果越准确，当样本容量达到 2000 时，估计值具有较好的稳定性，且受删失比例影响较小｡（2）MLE 的相关系数估n计值随删失比例（0%~90%）与总体相关系数变化程度较小，具有渐进无偏性和一致性｡（3）添加干扰项对 MLE 的准确性影n响较小，表明其具有较强的鲁棒性｡（4）随着删失比例的提升，MLE 精确性明显优于删除法和替换法｡（5）实际数据的应用n结果表明澳大利亚土壤普查数据中，Ag 与 Hg 有着较高的相关性，Hg 与 Hf 之间相关系数几乎为 0。本研究方法有较好的估n计性能，实现了土壤环境痕量物质信息的合理利用，为该领域删失数据的相关系数估计工作提供了可行的方法。
Czech name
—
Czech description
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Classification
Type
J<sub>SC</sub> - Article in a specialist periodical, which is included in the SCOPUS database
CEP classification
—
OECD FORD branch
40101 - Agriculture
Result continuities
Project
—
Continuities
I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace
Others
Publication year
2022
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data specific for result type
Name of the periodical
Zhongguo Huanjing Kexue/China Environmental Science
ISSN
1000-6923
e-ISSN
—
Volume of the periodical
42
Issue of the periodical within the volume
10
Country of publishing house
CN - CHINA
Number of pages
7
Pages from-to
4713-4719
UT code for WoS article
—
EID of the result in the Scopus database
2-s2.0-85140712573