【摘 要】
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线性变换模型是一类建模非常灵活的生存分析模型,它包含了众多常用生存分析模型,例如Cox比例风险模型,比例优势模型,probit模型等.随着数据采集与计算的快速发展,高维数据甚
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线性变换模型是一类建模非常灵活的生存分析模型,它包含了众多常用生存分析模型,例如Cox比例风险模型,比例优势模型,probit模型等.随着数据采集与计算的快速发展,高维数据甚至超高维数据在实际应用中不断涌现,这对传统模型的统计推断提出了挑战.基于此,本文将主要研究超高维线性变换模型的变量筛选和参数估计问题.首先,我们基于最大似然估计方法给出P<n时模型参数的估计和变量选择惩罚方法,然后采用确定性独立筛选方法(SIS)研究线性变换模型的变量筛选问题.最后进一步推广SIS方法,提出迭代的确定性筛选方法(ISIS)研究该类模型更有效的变量筛选问题.我们通过大量的模拟例子说明所提出方法的有效性.
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