可加风险模型下现状数据的降维问题 |
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引用本文: | 赵慧,于金钊.可加风险模型下现状数据的降维问题[J].数理统计与管理,2023(3):439-448. |
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作者姓名: | 赵慧 于金钊 |
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作者单位: | 中南财经政法大学统计与数学学院 |
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摘 要: | 文章基于可加风险模型假设,采用偏最小二乘回归和有监督的主成分回归两种投影降维方法,研究了高维协变量情况下现状数据的降维问题。通过深入地模拟试验,对比两种降维方法在高维相关现状数据的生存预测方面的表现,最后将两种降维方法结合实际数据集进行实证分析。模拟和实证结果表明这两种降维方法能很好地处理具有高维、强相关协变量的小样本数据集,比如基因微阵列数据。在后续的研究中,有望将现状数据扩展至其它更一般的区间删失数据。
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关 键 词: | 现状数据 偏最小二乘回归 有监督的主成分回归 |
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