【摘 要】
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本文主要探究了结合贝叶斯模型平均法的比例风险模型和加速失效模型在基因表达数据中的应用,并将其与结合Lasso回归的生存模型进行对比,分析了贝叶斯模型平均法在两种生存模型中对变量的筛选情况。本文通过对不同删失比例的基因表达数据进行模拟,得到了结合贝叶斯模型平均法的生存分析模型的参数估计值、参数估计值不为0的后验概率以及预测对数得分,研究了在不同的数据删失比例下,结合了贝叶斯模型平均法的比例风险模型和
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本文主要探究了结合贝叶斯模型平均法的比例风险模型和加速失效模型在基因表达数据中的应用,并将其与结合Lasso回归的生存模型进行对比,分析了贝叶斯模型平均法在两种生存模型中对变量的筛选情况。本文通过对不同删失比例的基因表达数据进行模拟,得到了结合贝叶斯模型平均法的生存分析模型的参数估计值、参数估计值不为0的后验概率以及预测对数得分,研究了在不同的数据删失比例下,结合了贝叶斯模型平均法的比例风险模型和加速失效模型的参数估计结果、变量选择结果以及预测效果。最后,本文通过对肉瘤患者生存数据的拟合,分析了贝叶斯模型平均法在实际应用中的变量选择结果和预测效果。结果显示:结合贝叶斯模型平均法的生存分析模型能够准确估计参数、识别不显著变量以及提高模型预测效果。此外,结合贝叶斯模型平均法的比例风险模型的拟合效果几乎不受数据删失比例变化的影响,而结合贝叶斯模型平均法的加速失效模型的变量选择效果和预测效果则随着数据删失比例的增大而显著减弱。
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