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夏晓超;姜斌燕;李嘉良;张文阳

生存分析中的低维混杂调整和高维惩罚估计。 （英语） Zbl 1372.62089号

寿命数据分析。 22，第4期，547-569（2016）.
摘要：高通量分析现在在生物医学研究中很常见。在本文中，我们考虑了由失败时间响应和基因表达测量组成的病因学研究的布局。在目前的实践中，一种被广泛采用的方法是根据初步边缘筛选和后续惩罚回归来选择基因，以建立模型。混淆因素，包括例如临床风险因素和环境暴露，通常存在，需要适当解释。我们提出了加速失效时间模型下的协变量调整筛选和变量选择程序。在惩罚高维系数以获得简约模型形式的同时，我们的程序还适当调整低维混杂效应以实现更准确的回归系数估计。我们建立了我们提出的方法的渐近性质，并进行了仿真研究以评估有限样本性能。我们的方法已说明通过真实的基因表达数据分析，适当调整混杂因素会产生更有意义的结果。

引用于8文件

MSC公司：

62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
62G08号 非参数回归和分位数回归
6220国集团 非参数推理的渐近性质
62纳米02 生存分析和删失数据中的估计

关键词：

加速失效时间模型;混淆调整;基因表达;独立筛选;变量选择;惩罚估计;生存分析
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{X.Xia}等人，《寿命数据分析》。22，第4号，547--569（2016；Zbl 1372.62089）
全文： 内政部 链接

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