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右删失数据下多响应AFT模型的两阶段估计
被引量:
1
1
作者
刘慧馨
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2023年第1期10-26,共17页
在生存分析领域,加速失效时间(AFT)模型经常被用于预测事件发生的时间.本文将该模型推广到多事件时间情形,提出了多响应AFT模型,并假设协变量是高维的,模型的系数矩阵是联合低秩且稀疏的.此外还假设多个事件时间受制于同一个右删失变量...
在生存分析领域,加速失效时间(AFT)模型经常被用于预测事件发生的时间.本文将该模型推广到多事件时间情形,提出了多响应AFT模型,并假设协变量是高维的,模型的系数矩阵是联合低秩且稀疏的.此外还假设多个事件时间受制于同一个右删失变量.为了估计模型中的系数矩阵,本文提出一个两阶段方法,先对数据进行逆概率删失加权(IPCW),再用SESS算法求解一个稀疏降秩回归问题.本文通过数值模拟,验证了所提方法的有效性.最后将该方法应用于一个关于白血病患者骨髓移植的临床数据集.
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关键词
多响应AFT模型
多元右删失数据
逆概率删失加权
sess
算法
生存分析
稀疏降秩回归
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职称材料
题名
右删失数据下多响应AFT模型的两阶段估计
被引量:
1
1
作者
刘慧馨
机构
中国科学技术大学大数据学院
出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2023年第1期10-26,共17页
文摘
在生存分析领域,加速失效时间(AFT)模型经常被用于预测事件发生的时间.本文将该模型推广到多事件时间情形,提出了多响应AFT模型,并假设协变量是高维的,模型的系数矩阵是联合低秩且稀疏的.此外还假设多个事件时间受制于同一个右删失变量.为了估计模型中的系数矩阵,本文提出一个两阶段方法,先对数据进行逆概率删失加权(IPCW),再用SESS算法求解一个稀疏降秩回归问题.本文通过数值模拟,验证了所提方法的有效性.最后将该方法应用于一个关于白血病患者骨髓移植的临床数据集.
关键词
多响应AFT模型
多元右删失数据
逆概率删失加权
sess
算法
生存分析
稀疏降秩回归
Keywords
multiple-response AFT model
multivariate right-censored data
inverse probability censoring weighted
sess algorithm
survival analysis
sparse reduced-rank regression
分类号
O212.1 [理学—概率论与数理统计]
O212.4 [理学—概率论与数理统计]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
右删失数据下多响应AFT模型的两阶段估计
刘慧馨
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2023
1
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