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稳健的个体化亚组分析
1
作者
张晓灵
任明旸
张三国
《中国科学院大学学报(中英文)》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期151-164,共14页
异质群体的亚组分析是实现个体化医疗和个性化营销的关键所在。基于回归的方法是亚组分析的主要流派之一,这种范式将预测变量分为具有异质效应和同质效应的两部分,并根据异质变量是否相同将样本分为不同的亚组。然而,现有的基于回归的...
异质群体的亚组分析是实现个体化医疗和个性化营销的关键所在。基于回归的方法是亚组分析的主要流派之一,这种范式将预测变量分为具有异质效应和同质效应的两部分,并根据异质变量是否相同将样本分为不同的亚组。然而,现有的基于回归的亚组分析方法大多有两大局限性:第一,它们仍然认为亚组内的样本是同质的,没有充分考虑个体效应;第二,没有考虑到同质变量中常见污染现象,这将导致模型结果出现较大偏差。为应对这些挑战,提出一种稳健的个体化亚组分析方法。使用多向分离惩罚函数估计模型异质部分的个体化效应,并使用γ散度得到同质部分的稳健估计。还提出一种高效的交替迭代的两步算法,这一方法结合了坐标下降法和交替方向乘子法。数值模拟和对皮肤黑色素瘤数据的分析进一步验证了所提方法的有效性。
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关键词
亚组分析
多向分离惩罚
稳健回归
变量选择
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职称材料
题名
稳健的个体化亚组分析
1
作者
张晓灵
任明旸
张三国
机构
中国科学院大学数学科学学院
中国科学院大数据挖掘与知识管理重点实验室
出处
《中国科学院大学学报(中英文)》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期151-164,共14页
基金
Support by National Natural Science Foundation of China (12171454)
Key R&D Program of Guangxi (2020AB10023)。
文摘
异质群体的亚组分析是实现个体化医疗和个性化营销的关键所在。基于回归的方法是亚组分析的主要流派之一,这种范式将预测变量分为具有异质效应和同质效应的两部分,并根据异质变量是否相同将样本分为不同的亚组。然而,现有的基于回归的亚组分析方法大多有两大局限性:第一,它们仍然认为亚组内的样本是同质的,没有充分考虑个体效应;第二,没有考虑到同质变量中常见污染现象,这将导致模型结果出现较大偏差。为应对这些挑战,提出一种稳健的个体化亚组分析方法。使用多向分离惩罚函数估计模型异质部分的个体化效应,并使用γ散度得到同质部分的稳健估计。还提出一种高效的交替迭代的两步算法,这一方法结合了坐标下降法和交替方向乘子法。数值模拟和对皮肤黑色素瘤数据的分析进一步验证了所提方法的有效性。
关键词
亚组分析
多向分离惩罚
稳健回归
变量选择
Keywords
subgroup analysis
multidirectional separation penalty
robust regression
variable selection CLC Document
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
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题名
作者
出处
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被引量
操作
1
稳健的个体化亚组分析
张晓灵
任明旸
张三国
《中国科学院大学学报(中英文)》
CAS
CSCD
北大核心
2024
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