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在本文中,将重点研究高维非参加速失效时间模型的变量选择问题。在科技和社会如此发展的今天,数据越发复杂,数据的维数相对于样本......
广义线性模型是一类应用十分广泛的统计模型,自从广义线性模型被提出以来,一直受到统计学家和实际工作者的关注,而广义线性模型中......
乘积模型是一种经典且有效的参数模型,它能够很好地处理如股票、生存时间和医学等非负型数据.然而参数结构导致乘积模型灵活性不足......
随着信息时代的来临,海量信息的涌入使得数据呈现出爆发式的增长,任何微小的数据都可能产生不可思议的结果.变量选择是进行数据处......
变量选择可以帮助我们从大量的数据中提取出有价值的信息,提高模型的预测精度.如何高效地从众多的协变量中选出对因变量有重要作用......
Cox 比例风险模型是生存分析中应用最为广泛的模型之一,已广泛应用到各个领域.关于Cox模型的变量选择,已有不少文献进行研究.然而,......
最经典的参数估计方法是最小二乘法(OLS),但是OLS对于异常值是非常敏感的.最小一乘(LAD)和分位数回归(QR)方法对于响应变量重尾分......
有限混合模型是用来处理来自几个未知的同质总体的变量之间关系的一种统计工具,它是由几个分布加权混合而成的.有限混合模型也被称......
随着我国金融市场的繁荣发展,人们对于财富管理的需求逐渐呈现出一种多元化的趋势,投资类产品数量急剧增加,部分金融产品的收益序......
纵向数据作为将横截面和时间序列信息融合起来的一种特殊数据,在许多现代应用学科中经常出现,譬如,生物学、医学和社会学等.这些数......
超高维数据广泛出现在生物医学、经济金融、保险精算、可靠性工程等领域。由于高维数据带来的“维数祸根”,传统的变量选择方法无......
经验似然方法是由Owen[2-3]提出的，它是统计推断中非常重要的方法之一，且有许多的优点，本文讨论惩罚经验似然方法在广义线性模型下的......
本文考虑函数系数部分线性模型
Yi=p∑k=1fk(sik)+VTiθ(Ui)+εi其中Yi∈R是响应变量，xi=(xl，…，xp)T，Ui=(Uil，…，Uip)T，V=(V1，V2，…，Vq......
复发事件数据广泛出现在生物学、临床医学等应用研究领域。因该数据复杂的相依性和删失的存在，使得对它的分析比较困难。然而，因其广......
部分线性模型是一类广泛应用的半参数模型,它首先是由Engle(1986)提出来的.因为这种模型既包含了参数部分,又包含了非参数部分,因......
