论文摘要
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。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 胡亚南,王春雨,田茂再
关键词: 纵向数据,生存数据,变量选择,联合建模
来源: 数理统计与管理 2019年03期
年度: 2019
分类: 社会科学Ⅱ辑,基础科学
专业: 数学
单位: 郑州大学商学院,中国人民大学应用统计科学研究中心,中国人民大学统计学院,新疆财经大学新疆社会经济统计研究中心,新疆财经大学统计与信息学院,兰州财经大学统计学院
基金: 国家自然科学基金(11861042),中国人民大学科学研究基金项目成果(18XNL012),全国统计科研计划项目重大项目(2016LD03),新疆维吾尔自治区普通高等学校人文社会科学基地基金资助
分类号: O212.1
DOI: 10.13860/j.cnki.sltj.20181121-003
页码: 483-494
总页数: 12
文件大小: 631K
下载量: 374
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