本文選題：Cox模型 + 自適應Lasso��； 參考：《統(tǒng)計與決策》2016年10期

【摘要】：文章考慮了Cox模型的變量選擇問題,將自適應Lasso引入到Cox模型中,提出了一類基于懲罰偏似然函數(shù)的自適應Lasso估計程序。通過對偏似然函數(shù)采用二階泰勒展開式近似逼近,運用循環(huán)坐標下降法求解模型,再借助牛頓—拉普森迭代完成整個變量選擇和估計過程。隨機數(shù)據(jù)模擬的結(jié)果表明該方法具有優(yōu)良的變量選擇效果,并適用于高維數(shù)據(jù)。
[Abstract]:In this paper, the variable selection problem of Cox model is considered. Adaptive Lasso is introduced into Cox model, and a class of adaptive Lasso estimators based on penalty partial likelihood function is proposed. The partial likelihood function is approximated by the second-order Taylor expansion, the model is solved by the cyclic coordinate descent method, and the whole process of variable selection and estimation is completed by Newton-Raphson iteration. The results of random data simulation show that this method has good variable selection effect and is suitable for high dimensional data.
【作者單位】： 暨南大學經(jīng)濟學院;
【分類號】：F224

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本文編號：1981453