本文主要研究内容
作者洪鹏飞（2019）在《含有缺失和删失数据的转移模型分位数变量选择》一文中研究指出：在生存分析中,比例风险模型在医学领域有广泛的运用,因其具有多种优良的性质,常用来对生存时间进行估计并评估各个影响因子的作用,是生存分析中的较常用的方法,然而该模型存在一定的局限性。与此同时,医学数据分析过程中经常会遇到数据缺失和删失的情况,然而由于医学数据收集困难、样本量少等因素,使得数据尤为珍贵,如何有效利用缺失和删失的数据对医学生存分析有重要意义,且医学数据相关协变量较多,具有一定的稀疏性,删去无效变量保留显著效应的变量对医学生存数据分析显得尤为重要,同时生存函数具有单调的特性,一般估计方法无法满足相应要求。针对上述问题,本文将常用生存函数模型进行了推广,放宽了相应的条件,得到了更为泛化的转移模型。该模型为多种生存模型的扩展,在临床数据分析中具有更高的灵活性。基于推广后的转移模型,本文首先采用了拥有良好稳健性的分位回归方法,从多个角度对数据进行分析,进一步采用自适应Lasso进行变量选择,最后对回归的生存函数进行单调化处理,并且在理论上证明了模型估计拥有优良的渐近性质。在数值模拟中,本文通过三个步骤进行模型估计:第一步,首先采用缺失值补全方法,对缺失的数据进行补全;第二步,针对补全的数据,采用删失分位数回归方法,在估计过程中,采用两步迭代法进行局部线性展开估计,同时使用自适应Lasso进行惩罚;第三步,对估计的转移模型进行单调化处理。通过仿真试验分析,可发现模型在缺失和删失数据占总样本量偏低的情况下,模型拥有优良的数值拟合和变量选择的能力,且随着样本量的增多其能力也随之提高。而在缺失和删失数据占总样本量偏高的情况下,模型也有较不错的性能。这表明本文所改进的估计模型具有良好的拟合能力以及鲁棒性。在实例分析部分,将推广后的转移模型运用到山西肿瘤医院鼻咽癌患者的生存分析中,通过对患者生存数据设定多个分位点进行分位数回归变量选择,可以发现模型能有效的去除不相关的影响因子,并且可分析得出同影响因子对不同程度患者生存时间的影响效应。综上所述,本文改进的基于缺失和删失响应变量的转移模型分位数回归估计及变量选择方法,能很好地满足现实中医学生存分析中响应变量缺失和删失以及数据稀疏等多种需求,有效进行统计分析。
Abstract
zai sheng cun fen xi zhong ,bi li feng xian mo xing zai yi xue ling yu you an fan de yun yong ,yin ji ju you duo chong you liang de xing zhi ,chang yong lai dui sheng cun shi jian jin hang gu ji bing ping gu ge ge ying xiang yin zi de zuo yong ,shi sheng cun fen xi zhong de jiao chang yong de fang fa ,ran er gai mo xing cun zai yi ding de ju xian xing 。yu ci tong shi ,yi xue shu ju fen xi guo cheng zhong jing chang hui yu dao shu ju que shi he shan shi de qing kuang ,ran er you yu yi xue shu ju shou ji kun nan 、yang ben liang shao deng yin su ,shi de shu ju you wei zhen gui ,ru he you xiao li yong que shi he shan shi de shu ju dui yi xue sheng cun fen xi you chong yao yi yi ,ju yi xue shu ju xiang guan xie bian liang jiao duo ,ju you yi ding de xi shu xing ,shan qu mo xiao bian liang bao liu xian zhe xiao ying de bian liang dui yi xue sheng cun shu ju fen xi xian de you wei chong yao ,tong shi sheng cun han shu ju you chan diao de te xing ,yi ban gu ji fang fa mo fa man zu xiang ying yao qiu 。zhen dui shang shu wen ti ,ben wen jiang chang yong sheng cun han shu mo xing jin hang le tui an ,fang kuan le xiang ying de tiao jian ,de dao le geng wei fan hua de zhuai yi mo xing 。gai mo xing wei duo chong sheng cun mo xing de kuo zhan ,zai lin chuang shu ju fen xi zhong ju you geng gao de ling huo xing 。ji yu tui an hou de zhuai yi mo xing ,ben wen shou xian cai yong le yong you liang hao wen jian xing de fen wei hui gui fang fa ,cong duo ge jiao du dui shu ju jin hang fen xi ,jin yi bu cai yong zi kuo ying Lassojin hang bian liang shua ze ,zui hou dui hui gui de sheng cun han shu jin hang chan diao hua chu li ,bing ju zai li lun shang zheng ming le mo xing gu ji yong you you liang de jian jin xing zhi 。zai shu zhi mo ni zhong ,ben wen tong guo san ge bu zhou jin hang mo xing gu ji :di yi bu ,shou xian cai yong que shi zhi bu quan fang fa ,dui que shi de shu ju jin hang bu quan ;di er bu ,zhen dui bu quan de shu ju ,cai yong shan shi fen wei shu hui gui fang fa ,zai gu ji guo cheng zhong ,cai yong liang bu die dai fa jin hang ju bu xian xing zhan kai gu ji ,tong shi shi yong zi kuo ying Lassojin hang cheng fa ;di san bu ,dui gu ji de zhuai yi mo xing jin hang chan diao hua chu li 。tong guo fang zhen shi yan fen xi ,ke fa xian mo xing zai que shi he shan shi shu ju zhan zong yang ben liang pian di de qing kuang xia ,mo xing yong you you liang de shu zhi ni ge he bian liang shua ze de neng li ,ju sui zhao yang ben liang de zeng duo ji neng li ye sui zhi di gao 。er zai que shi he shan shi shu ju zhan zong yang ben liang pian gao de qing kuang xia ,mo xing ye you jiao bu cuo de xing neng 。zhe biao ming ben wen suo gai jin de gu ji mo xing ju you liang hao de ni ge neng li yi ji lu bang xing 。zai shi li fen xi bu fen ,jiang tui an hou de zhuai yi mo xing yun yong dao shan xi zhong liu yi yuan bi yan ai huan zhe de sheng cun fen xi zhong ,tong guo dui huan zhe sheng cun shu ju she ding duo ge fen wei dian jin hang fen wei shu hui gui bian liang shua ze ,ke yi fa xian mo xing neng you xiao de qu chu bu xiang guan de ying xiang yin zi ,bing ju ke fen xi de chu tong ying xiang yin zi dui bu tong cheng du huan zhe sheng cun shi jian de ying xiang xiao ying 。zeng shang suo shu ,ben wen gai jin de ji yu que shi he shan shi xiang ying bian liang de zhuai yi mo xing fen wei shu hui gui gu ji ji bian liang shua ze fang fa ,neng hen hao de man zu xian shi zhong yi xue sheng cun fen xi zhong xiang ying bian liang que shi he shan shi yi ji shu ju xi shu deng duo chong xu qiu ,you xiao jin hang tong ji fen xi 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自浙江财经大学的洪鹏飞，发表于刊物浙江财经大学2019-04-08论文，是一篇关于临床试验论文,半参数转移模型论文,缺失数据论文,删失数据论文,分位数回归论文,变量选择论文,喉癌临床分析论文,浙江财经大学2019-04-08论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自浙江财经大学2019-04-08论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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