零膨胀几何分布的变量选择

在卫生服务和结果研究中,经常遇到计数结果,并且通常零占有有很大比例。零膨胀几何回归模型是分析几何部分过多零的有力工具。在实际建模中,搜集到的变量中可能存在与目标完全无关的变量(冗余变量)或者有些变量已知和目标相关,但实际的影响微乎其微。针对协变量多且具有相关性的问题,本文在似然函数的基础上添加SCAD、MCP和LASSO惩罚,得到基于零膨胀几何回归的惩罚目标函数,然后利用EM算法研究模型的参数估计和变量选择。仿真研究表明:该模型不仅具有准确的参数估计,而且比传统的逐步选择方法更优越。