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Yang，Yang;赵继伟;格雷戈里·威尔丁;梅丽莎·克鲁奇恩斯基;莱斯利·比森

具有柔性缺失机制的半参数模型的稳定性增强变量选择及其在ChAMP研究中的应用。 （英语） Zbl 1521.62531号

J.应用。斯达。 47，第5期，827-843（2020年）.
小结：本文的动机是我们在分析ChAMP（软骨损伤和半月板手术）研究时遇到的分析挑战，该研究是一项随机对照试验，旨在比较膝关节镜手术中清创术与软骨损伤观察。主要结果WOMAC（西安大略和麦克马斯特大学骨关节炎指数）疼痛评分来自患者对研究中收集的问卷的反应。主要目标是确定促成这一结果的潜在重要变量。在本文中，感兴趣的模型是疼痛评分的半参数模型。为了解决丢失数据的问题，我们采用了一种灵活的丢失机制，这种机制在实践中比单个参数模型更加通用。然后，我们提出了一种成对条件似然方法来估计半参数模型中的未知参数，而无需对其非参数对应项进行建模，也无需对缺失机制进行建模。对于变量选择，我们使用正则化方法和各种稳定性增强的调谐参数选择方法。我们进行了全面的模拟研究，以评估所提出的方法的性能。我们还将提出的方法应用于ChAMP研究，以证明其有用性。

理学硕士：

62至XX 统计

关键词：

缺少数据机制;成对条件似然;半参数模型;稳定性;变量选择;ChAMP研究

软件：

格尔姆奈特
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\textit{Y.Yang}等人，J.Appl。Stat.47，No.5，827--843（2020；Zbl 1521.62531）
全文： 内政部 链接

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