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尹文静;赵思海戴夫;梁凤

高维二元删失回归模型的Bayesian惩罚Buckley-James方法。 （英语） Zbl 07522670号

寿命数据分析。 28，第2期，282-318（2022）.
摘要：对于高维基因表达数据，一个重要的目标是识别少量与疾病进展或患者生存相关的基因。在本文中，我们考虑了多元生存数据的变量选择问题。我们提出了一种具有双变量截尾数据的高维加速失效时间（AFT）模型的估计方法。该方法扩展了Buckley-James方法，通过最小化一个惩罚L_2损失函数，该惩罚函数由二元尖峰和单峰先验规范导出。在该算法中，使用Kaplan-Meier估计对截尾观测值进行插补，避免了对误差项的参数假设。我们的实证研究表明，与为单变量生存数据设计的替代程序相比，无论真实事件是否相关，所提出的方法都能提供更好的性能，并为AFT模型概念化了一种处理双变量生存数据的正式方法。还介绍了使用该方法对骨髓瘤临床试验进行分析的结果。

MSC公司：

62Nxx号 生存分析和审查数据
第62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析

关键词：

Buckley-James估计器;贝叶斯惩罚;多元生存数据;变量选择

软件：

EMVS公司;贝叶斯雷
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{W.Yin}等人，《寿命数据分析》。28，第2号，282--318（2022；Zbl 07522670）
全文： 内政部

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