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基于纵向数据与生存时间数据联合建模的变量选择
外文标题：Variable Selection for Joint Modeling of Longitudinal Data and Survival Time
文献类型：期刊
期刊名称：数理统计与管理
年：2019
卷：38
期：3
页码：483-494
ISSN：1002-1566
关键词：纵向数据;生存数据;变量选择;联合建模
所属部门：统计学院
链接地址：http://d.oldg.wanfangdata.com.cn/Periodical_sltjygl201903010.aspx
摘要：纵向数据和生存时间数据联合建模能减少由单独建模所引起的偏差,本文研究了基于纵向数据和生存时间联合建模的变量选择问题.对于生存时间数据,把生存时间做离散化处理,引入离散风险函数的Probit模型;对于纵向数据,利用线性混合效应模型建模.采用共享随机效应的方法对纵向数据和生存时间进行联合建模,通过利用多元高斯隐截断分布,构造出联合模型的精确似然.然后对似然函数加惩罚,重新构造目标函数,得到回归系数的稀疏估计量.理论证明以及数值模拟研究展示了稀疏估计量的良好性质.
DOI：10.13860/j.cnki.sltj.20181121-003
百度学术：基于纵向数据与生存时间数据联合建模的变量选择
语言：中文
基金：国家自然科学基金; 中国人民大学科学研究基金项目成果; 全国统计科研计划项目重大项目; 新疆维吾尔自治区普通高等学校人文社会科学基地基金
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