【摘 要】
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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量来说,将是大于样本量或远远大于样本量。通常我们假设n为样本量大小,p为数据的维数。在本文中,我们重点研究的是p>n的情形,然而,由于数据的爆炸式储存,在某些领域收集到的数据并不是完全数据,或许因为某些原因,并不能观察到完全的数据。数据的结果或反应都是删失的,这就给高维删失数据
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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量来说,将是大于样本量或远远大于样本量。通常我们假设n为样本量大小,p为数据的维数。在本文中,我们重点研究的是p>n的情形,然而,由于数据的爆炸式储存,在某些领域收集到的数据并不是完全数据,或许因为某些原因,并不能观察到完全的数据。数据的结果或反应都是删失的,这就给高维删失数据降维技术的发展带来了巨大的挑战,因此对高维删失数据的研究显得尤为重要。首先,在本文中,我们简要地概述了非参加速失效时间（AFT）模型在国内外的研究状况。其次,我们研究了高维非参加速失效时间（AFT）可加回归模型在p>n的情况下的变量选择和估计问题,对于这个问题我们在高维非参加速失效时间模型中基于组群MCP惩罚给出了估计方法及其理论性质,并提出算法。最后,我们进行了蒙特卡洛模拟,以评估组群MCP惩罚方法在有限样本下的性能;并通过实际数据分析说明所提出方法的有用性。
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