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罗崇良；梁健；Gen李；王菲；张长水；迪帕克·戴伊。；陈坤

通过简化的银行模型利用混合和不完整的结果。 （英语） Zbl 1395.62135号

《多元分析杂志》。 167, 378-394 (2018).
总结：在各个领域，经常会产生具有高维多元特征的多变量结果。在许多现实世界的问题中，收集到的结果是混合类型的，包括连续测量、二进制指标和计数，并且可能会丢失很大一部分值。无论其类型如何，这些混合结果往往是相互关联的，代表了对相同底层数据生成机制的不同反映或看法。因此，综合多元模型可能是有益的。我们开发了一种混合输出还原库回归，它有效地实现了不同预测任务之间的信息共享。我们的方法通过假设所有结果都通过特征跨越的共享低维子空间关联，将属于指数分散族的混合结果和部分观测结果集成在一起。提出了一个广义奇异值正则化准则，并在指数族混合结果的监督学习和一般缺失数据抽样方案下，为所提出的估计量建立了一个非渐近性能界。针对具有收敛性保证的优化问题，提出了一种迭代奇异值阈值算法。模拟研究和在老龄化纵向研究中预测健康相关结果的应用证明了我们方法的有效性。

引用于7文件

MSC公司：

62甲12 多元分析中的估计
62J12型 广义线性模型（逻辑模型）
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：

广义线性模型；综合学习；缺少数据；多元回归

软件：

独立性测试；皮格尔姆；低等级模型
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{C.Luo}等人，《多元分析杂志》。167378--394（2018；Zbl 1395.62135）
全文： 内政部

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