【摘 要】
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在生存分析领域,比例风险模型可能是最受欢迎的分析生存数据的模型.但当个体的死亡率随着时间的增长而收敛时,用比例优势模型分析该类生存数据往往能得到更好的效果.随着数据时代的不断发展,生存数据呈现样本量不断增大,参数维度逐渐上升等特点.因此,当前一些分析比例优势模型的方法会在计算上难以实现,同时也会增加一定的计算成本.而MM算法能够将多个待估参数进行分离,可以实现复杂的高维优化问题向简单低维优化问题的
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在生存分析领域,比例风险模型可能是最受欢迎的分析生存数据的模型.但当个体的死亡率随着时间的增长而收敛时,用比例优势模型分析该类生存数据往往能得到更好的效果.随着数据时代的不断发展,生存数据呈现样本量不断增大,参数维度逐渐上升等特点.因此,当前一些分析比例优势模型的方法会在计算上难以实现,同时也会增加一定的计算成本.而MM算法能够将多个待估参数进行分离,可以实现复杂的高维优化问题向简单低维优化问题的转变,甚至是转变为多个1维优化问题之和,最终得到一个易于实现且具有数值稳定性的结果.本文首先将MM算法引入到比例优势模型的极大似然估计中,拓展了分析右删失生存数据的比例优势模型的估计方法.接着,本文将MM算法应用到比例优势模型的变量选择问题中,首次考虑了带有SCAD和MCP惩罚的比例优势模型.然后,利用MM算法讨论了混合比例优势模型的参数估计,用于生存数据的异质性分析.数值模拟结果表明本文提出的方法具有估计误差小,估计结果稳定等特点.即使在样本量小或删失比率高的情况下,本文提出的方法在估计回归系数和累积优势函数方面都能展现优秀的性能.最后本文将提出的方法应用于一组退伍军人管理局肺癌试验数据进行实证分析.
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