【摘 要】
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目的研究基于惩罚的线性混合效应模型变量选择原理和方法。方法对线性混合效应模型中的固定效应施加惩罚，采用Lasso和SCAD进行变量选择，通过两步迭代算法估计惩罚似然，利用BIC原
【机 构】
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南京医科大学公共卫生学院流行病与卫生统计学系
【基金项目】
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国家自然科学基金(项目编号:81072389);江苏省高校自然科学基金重大项目(项目编号:10KJA33034)
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目的研究基于惩罚的线性混合效应模型变量选择原理和方法。方法对线性混合效应模型中的固定效应施加惩罚，采用Lasso和SCAD进行变量选择，通过两步迭代算法估计惩罚似然，利用BIC原则选择惩罚参数。通过广泛的模拟研究评价Lasso和SCAD在线性混合效应模型变量选择中的性质表现，并应用于真实数据的数量性状位点选择。结果模拟研究和实际应用显示，在线性混合效应模型中，两步迭代算法简单可行，基于惩罚的变量选择方法能够有效识别有意义的协变量。结论基于惩罚的策略为线性混合效应模型提供了行之有效的变量选择方法。
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