逆概率加权相关论文
随着社会的进步和经济全球化的发展,中美贸易额和贸易结构也发生了很大的变化。中国对美出口贸易额和贸易结构的变化,引发了一系列......
变点效应是指变点发生前后,模型的基本结构或相关分布发生改变,只有准确识别变点带来的影响,才能得到正确的结果。变点的应用十分......
在临床医学及流行病学等研究中,经常会关心患者经过某种治疗后的平均寿命。由于删失的存在,使得生存函数的尾部估计偏差较大,当比......
在实际中,我们往往会因为某些原因获得不完整的数据或缺失数据集。如何处理缺失数据一直是统计学中的重点。其中最直接的方法是删......
如何在不可忽略缺失数据情况下进行有效的统计推断是一个极具挑战性的问题,特别是在变量是高维的情形下。本文中,我们基于逆概率加......
随着现代科技和医学技术的进步,人类对医疗的需求逐年增高,推动了传统“一刀切”治疗向个性化医疗的转型.个性化医疗,又叫做精准医......
在农业、计量经济学、制造业、医学以及道路安全等众多领域的研究中,计数数据经常遇到,拟合此类数据常用的分布有泊松分布,二项分......
伴随着科学技术的高速发展以及数据搜集能力的不断提升,超高维数据日益频繁地出现在大众的视野中。由于数据量过于庞大,对超高维数......
在经济学、气象学、生物学、流行病学和社会学等领域的研究工作中,经常会遇到高维数据、复共线性数据、纵向数据、重尾数据存在的......
变量筛选在各类生活场景中都有着广泛的应用,例如在探究影响疾病的关键基因时,可能的关键基因数远大于获取到的患者样本数,并且在......
在统计分析中,数据缺失的现象非常普遍,例如在临床实验、社会调查、工业试验等领域,由于被调查者拒绝回答或实验结果记录不完整等......
在流行病学、生物医药等领域的研究中,个体会反复经历同一事件,也就是复发事件.复发事件最重要的特征就是个体的复发时间是有序且......
在统计研究中,缺失数据是普遍存在的,尤其对不可忽略缺失数据的统计推断是非常困难的.对不可忽略缺失数据的建模主要是基于传统线......
删失分位数回归模型可以用于度量不同分位水平下协变量对生存时间的影响,它作为Cox比例风险模型的补充,具有便于解释、结果直观的......
数据缺失是医学、生物学、经济学和金融学等领域的常见问题.本论文主要研究缺失数据下变系数变换模型的估计问题,共分为两部分:第......
复发事件多出现在流行病研究、可靠性实验和纵向数据研究中,每个研究对象可能经历多个复发事件。相比了解事件第一次发病时间和住......
本论文主要研究了缺失数据下半参数变系数部分线性模型的统计推断问题。本论文的研究内容分为两部分.第一部分在协变量随机缺失情......
缺失数据是统计分析中普遍存在的问题，传统数据分析方法不能直接应用到缺失数据，因此对于缺失数据统计方法的研究成为热点问题。缺失......
随着大数据时代的到来,在气象预测、模式识别、基因研究等一些领域中,常面临超高维数据。对于超高维数据,只有少量的协变量同响应......
在医学,生物学等领域,对某给定事件发生的时间进行估计和预测的问题很多.从这些实际问题的数据资料来看,大部分数据集有一个共同的......
本文研究了如何应用加性风险模型拟合由病例队列设计获取的生存数据的问题.利用参数的一种加权估计方法并综述其渐近性质.通过模拟......
