【摘 要】
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在生存分析问题研究中，如何选取对生存时问真正有影响的变量是一个十分重要的问题．正则化方法是统计研究上常用于变量选择的方法，本文主要通过正则化方法对两类带协变量的生存分析模型进行变量选择的讨论． 由于我们所获得的生存数据往往存在不独立的情形，学者们引入随机效应来刻画数据之间的相关性，冗余的随机效应会造成估计上的困难，若忽略掉随机效应则无法描述数据之间真实的结构关系，因此正确选择随机效应非常重要．但
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在生存分析问题研究中，如何选取对生存时问真正有影响的变量是一个十分重要的问题．正则化方法是统计研究上常用于变量选择的方法，本文主要通过正则化方法对两类带协变量的生存分析模型进行变量选择的讨论．
由于我们所获得的生存数据往往存在不独立的情形，学者们引入随机效应来刻画数据之间的相关性，冗余的随机效应会造成估计上的困难，若忽略掉随机效应则无法描述数据之间真实的结构关系，因此正确选择随机效应非常重要．但是目前为止，Cox比例风险模型中关于随机效应选择的研究却很少．在本文主要内容的第一部分，我们考虑采用具有多元随机效应的COX比例风险模型对多中心数据进行分析．我们提出对COX模型中随机效应和固定效应联合选择的方法．采用ALASSO惩罚函数对固定效应做选择，GroupALASSO惩罚函数对随机效应做选择．参数估计部分使用带扰动的LQA算法进行求解，通过数值模拟和实证分析表明对固定效应和随机效应变量选择的有效性和准确性．
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