王立峰;李洪哲;黄建华Z。 用于重复测量分析的非参数变系数模型中的变量选择。 （英语） 兹比尔1286.62034 美国统计协会。 103，第484号，1556-1569（2008）。 摘要：非参数变系数模型通常用于分析随时间反复测量的数据，包括纵向和功能响应数据。尽管已经开发了许多用于估计可变系数的程序，但迄今为止尚未解决此类模型的变量选择问题。在本文中，我们提出了一种用于变量选择的正则化估计方法，该方法结合了基函数近似和平滑剪裁的绝对偏差惩罚。该方法同时选择具有时变影响的显著变量，并估计非零光滑系数函数。在适当的条件下，我们建立了过程的理论性质，包括变量选择的一致性和估计的预言性。这里的预言性质意味着，估计系数函数的渐近分布与已知模型中变量的先验分布相同。该方法通过模拟和两个实际数据示例进行了说明，一个用于识别艾滋病研究中的风险因素，另一个使用微阵列时程基因表达数据来识别与酵母细胞周期过程相关的转录因子。 引用于1审查引用于168文件 MSC公司： 62G05型 非参数估计 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：功能性响应;纵向数据;非参数函数估计;oracle属性;正则化估计 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{L.Wang}等人，《美国统计协会期刊》第103期，第484、1556——1569号（2008年；Zbl 1286.62034） 全文： 内政部 链接