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基于sieve方法的响应变量为当前状态数据的部分函数型线性模型的估计 被引量：1
1
作者 王龙兵 张忠占 《高校应用数学学报（A辑）》 北大核心 2019年第1期1-10,共10页
利用sieve方法研究响应变量为当前状态数据的部分函数型线性模型的估计.在一定的条件下,证明了该估计的强相合性和渐近正态性,得到了该估计的收敛速度,并且非参数部分达到最优收敛速度.最后通过一个数值模拟来研究该估计的有限样本性质.
关键词 部分函数型线性模型 当前状态数据 sieve空间 渐近性质
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当前状态数据中比例风险模型的一种贝叶斯变量选择方法
2
作者 崔笛 张伟平 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第10期1303-1314,共12页
针对当前状态数据中的比例风险模型提出了一种基于期望-最大化的贝叶斯变量选择方法.该模型能够同时进行参数估计和变量选择,有效地增强了模型的可解释性和预测能力.为了识别风险因素,首先对表示协变量是否存在的指示变量赋予合适的先... 针对当前状态数据中的比例风险模型提出了一种基于期望-最大化的贝叶斯变量选择方法.该模型能够同时进行参数估计和变量选择,有效地增强了模型的可解释性和预测能力.为了识别风险因素,首先对表示协变量是否存在的指示变量赋予合适的先验分布,使用单调样条来近似基准累积风险函数;然后通过使用基于泊松隐变量的两阶段数据扩充技术提出了一种有效的期望-最大化对模型拟合算法;最后通过模拟研究和一个实例分析证明了所提方法的有效性. 展开更多
关键词 比例风险模型 贝叶斯变量选择 当前状态数据 EM算法 样条
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基于当前状态数据的加法风险模型的自适应LASSO回归选择 被引量：1
3
作者 张怿瑾 王成勇 《数学杂志》 2021年第3期189-204,共16页
当真实的潜在模型具有稀疏表示时通常需要使用变量选择方法,确定模型中的重要预测因子可提高被拟合模型的预测性能,许多文献研究了这类问题,其中张和吕[1]针对右删失数据开发了一种基于比例风险模型的变量选择方法.本文研究了基于当前... 当真实的潜在模型具有稀疏表示时通常需要使用变量选择方法,确定模型中的重要预测因子可提高被拟合模型的预测性能,许多文献研究了这类问题,其中张和吕[1]针对右删失数据开发了一种基于比例风险模型的变量选择方法.本文研究了基于当前状态数据的加法风险模型的变量选择问题.在文献[1]的启发下,我们提出一种自适应Lasso方法来解决这个问题,并在弱正则性条件下,建立了估计量的相合性和oracle性质等理论结果.大量的模拟数据分析证明了该方法的有效性.我们用该方法分析了一组来自肿瘤研究的真实数据. 展开更多
关键词 加法风险模型 当前状态数据 自适应Lasso ADMM算法
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加法风险率模型下聚类的当前状态数据的回归分析（英文）
4
作者 刘玉环 王成勇 《数学杂志》 2018年第1期67-74,共8页
本文研究了加法风险率模型下聚类的当前状态数据(Ⅰ型区间删失数据)的回归分析问题.在相关的失效时间数据与簇类的规模有关的情形下,本文提出了一个簇内再抽样方法,并在一些正则条件下给出了相应估计量的极限分布理论.最后通过模拟实验... 本文研究了加法风险率模型下聚类的当前状态数据(Ⅰ型区间删失数据)的回归分析问题.在相关的失效时间数据与簇类的规模有关的情形下,本文提出了一个簇内再抽样方法,并在一些正则条件下给出了相应估计量的极限分布理论.最后通过模拟实验验证了估计量的有限样本行为. 展开更多
关键词 加法风险率模型 当前状态数据 簇内再抽样
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带有治愈亚组和错误分类的当前状态数据的回归分析
5
作者 方李君 李树威 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2023年第6期1061-1073,共13页
带有治愈亚组和错误分类的当前状态数据常出现在流行病学调查和医学临床试验等科学领域中。这类数据通常具有三个复杂特点,首先,我们对每个研究个体只检测一次以确定感兴趣事件的发生状态,对于感兴趣事件的发生时间,只知道其大于或小于... 带有治愈亚组和错误分类的当前状态数据常出现在流行病学调查和医学临床试验等科学领域中。这类数据通常具有三个复杂特点,首先,我们对每个研究个体只检测一次以确定感兴趣事件的发生状态,对于感兴趣事件的发生时间,只知道其大于或小于检测时间,而非被精确观测到;其次,用于确定感兴趣事件发生状态的检测仪器通常具有一定的检测错误,由此产生带有错误分类的数据;此外,研究中有一部分个体可能永远不会发生感兴趣的事件,因此研究总体中可能存在治愈亚组。本文主要讨论带有治愈亚组和错误分类的当前状态数据的回归分析问题。特别地,我们假定感兴趣事件的发生时间服从一类半参数转移非混合治愈模型,提出一种期望极大化(EM)算法来极大化具有复杂形式的观测数据似然函数以得到参数估计。数值模拟结果表明所提出的估计方法在有限样本下具有良好的表现,并且优于忽略错误分类的naive方法。我们还将所提出的方法应用到一组有关于衣原体感染的实际数据中。 展开更多
关键词 EM算法 错误分类 当前状态数据 治愈亚组 非混合治愈率模型
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当前状态数据的可加风险模型变量选择方法
6
作者 赵慧 董庆凯 《系统科学与数学》 CSCD 北大核心 2022年第5期1314-1329,共16页
当协变量数目较多时,变量选择对模型构建至关重要.近年来,以LASSO为代表的各种惩罚变量选择方法备受关注,但生存分析领域的惩罚变量选择方法研究大多基于Cox比例风险模型,且研究对象多为右删失数据.文章对当前状态数据(也称Ⅰ型区间删... 当协变量数目较多时,变量选择对模型构建至关重要.近年来,以LASSO为代表的各种惩罚变量选择方法备受关注,但生存分析领域的惩罚变量选择方法研究大多基于Cox比例风险模型,且研究对象多为右删失数据.文章对当前状态数据(也称Ⅰ型区间删失数据)在可加风险模型下的变量选择方法进行研究.在失效时间服从可加风险模型及观测时间与协变量相关的假定下,从计数过程的角度来构造风险函数,并给出一种基于重复迭代加权的BAR (Broken Adaptive Ridge)惩罚似然变量选择方法,证明了Oracle性质.通过模拟实验来比较BAR与其他常用惩罚似然方法在变量选择方面的效果,最后利用文章提出的方法分析一项阿尔茨海默病的研究数据.模拟实验和实证分析都表明了BAR方法在变量选择方面表现良好. 展开更多
关键词 可加风险模型 BAR估计 当前状态数据 变量选择
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