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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 | |
| 作者单位： | ;1.郑州大学商学院;2.中国人民大学应用统计科学研究中心;3.中国人民大学统计学院;4.新疆财经大学新疆社会经济统计研究中心 |
| 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。 |
| 关 键 词： | 纵向数据 生存数据 变量选择 联合建模 |
Variable Selection for Joint Modeling of Longitudinal Data and Survival Time |
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