【摘 要】
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当真实回归模型具有稀疏形式时,人们通常会采用变量选择的方法来识别出显著的协变量,从而加强所拟合模型的预测表现。在基于右删失数据的Cox比例风险模型中,Zhang与Lu（2007）提出了一种用来进行变量选择的方法。在本文中,我们将考虑加法风险模型下当前状态数据的变量选择问题。受到Zhang与Lu（2007）的启发,我们将采用自适应LASSO方法来解决该问题。该方法基于带自适应加权L1惩罚项的对数部分
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当真实回归模型具有稀疏形式时,人们通常会采用变量选择的方法来识别出显著的协变量,从而加强所拟合模型的预测表现。在基于右删失数据的Cox比例风险模型中,Zhang与Lu（2007）提出了一种用来进行变量选择的方法。在本文中,我们将考虑加法风险模型下当前状态数据的变量选择问题。受到Zhang与Lu（2007）的启发,我们将采用自适应LASSO方法来解决该问题。该方法基于带自适应加权L1惩罚项的对数部分似然函数,针对重要程度不同的变量,惩罚项将会不同。不重要的变量将会受到更大的惩罚,从而将重要的变量留在最后的结果中。在弱正规条件下,我们可以得到该方法的一些优良的理论性质,包括相合性以及oracle性质。进一步,我们还提供了一种有效的算法来求解该问题。由模拟结果可知,相较于其他方法,该方法具有一定的优势。最后,我们会将该方法应用于实际的肿瘤数据。
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