大数据仿真中的BFEE筛选实验与误差控制模型

该篇论文研究主要探讨了大数据背景下仿真筛选实验及其误差控制模型的应用。在当前的科研环境中，大数据驱动的仿真模型后仿真分析成为了一种新兴的研究范式。作者提出了基于基效应估计（EE）、Bootstrap假设检验和伪发现率误差控制（FDR）的"后仿真分析"筛选实验设计方法，即BFEE（Bootstrapped Factor Effect Estimation，增强型因子效应估计）。 BFEE的主要目标是识别在大数据仿真模型中对响应变量起关键作用的少数主要效应或交互效应因素。相较于传统的基效应估计，BFEE改进了信息识别的统计精度和效力，因为它能够在不依赖特定模型假设的情况下进行分析，这使得它在处理大数据的复杂特性时更具优势。通过与现有的顺序分支筛选法（SB）进行比较，BFEE在保持理想实验效率和效力的同时，显著降低了计算实验的成本，确保了识别重要效应的准确性。 论文通过蒙特卡罗模拟实验展示了BFEE在无需任何模型假设的前提下，仍能取得卓越的实验效果。实验结果证明，即使在大数据环境下，BFEE也能有效地控制误差，提高筛选实验的有效性和效率。此外，论文还通过实际背景的仿真案例展示了BFEE在工程实践中的实用价值，证明其不仅理论性强，而且在实际问题解决中也表现出色。 这篇论文为大数据仿真研究提供了一种新的误差控制策略，对于优化仿真筛选过程、提高数据分析效率和精确性具有重要意义，为相关领域的研究人员提供了有价值的工具和方法论指导。