【摘 要】
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目的对高维数据进行变量筛选并构建预测模型是组学数据分析的研究热点之一。本研究旨在为结局为二分类变量的高维组学数据筛选自变量并构建预测结局的稀疏统计模型。方法本研
【机 构】
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山西医科大学公共卫生学院卫生统计教研室
【基金项目】
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国家自然科学基金(81473073)
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目的对高维数据进行变量筛选并构建预测模型是组学数据分析的研究热点之一。本研究旨在为结局为二分类变量的高维组学数据筛选自变量并构建预测结局的稀疏统计模型。方法本研究通过模拟研究和实例分析阐释基于non-local先验的贝叶斯变量选择方法--乘积逆矩先验(product inverse moment,piMOM)相较于惩罚类方法ISIS-光滑平切绝对偏差(iterative sure independence screening-smoothly clipped absolute deviation,ISIS
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