發(fā)布時(shí)間：2023-10-16 20:34

　　最近很多研究者們關(guān)注識別不同的亞組。其中精準(zhǔn)醫(yī)療是亞組分析中很常見的應(yīng)用,精準(zhǔn)醫(yī)療追求的是對不同亞組的患者給予不同的治療。由于不同的患者在基因,環(huán)境,年齡和體重等方面會有所不同,所以對不同亞組的患者給予針對性的治療能達(dá)到更好的醫(yī)療效果(Ma and Huang,2017)。亞組分析的另一個(gè)廣泛應(yīng)用就是精準(zhǔn)營銷。針對消費(fèi)者不同的消費(fèi)行為和喜好實(shí)施不同的營銷策略。精準(zhǔn)營銷可以為消費(fèi)者提供個(gè)性化的服務(wù),識別不同的亞組有助于企業(yè)提高其利潤(You et al,2015)。因此,正確識別不同的亞組來提高效益是一個(gè)非常有意義的事情。在本文第二章中我們研究了異質(zhì)可加部分線性模型的亞組識別問題。異質(zhì)可加部分線性模型在實(shí)際應(yīng)用中更加靈活和廣泛,該模型結(jié)合了參數(shù)和非參數(shù)成分,對每個(gè)變量既有簡單直接的解釋性同時(shí)避免了維數(shù)災(zāi)難問題。而且我們提出的模型結(jié)合了線性,非線性和異質(zhì)性,更加具有一般性,有效性和適應(yīng)性。作為可加部分線性模型的推廣模型,異質(zhì)可加部分線性模型包括同質(zhì)的線性成分和與對象相關(guān)的可加成分,但是我們事先并不知道與對象相關(guān)的可加成分的組構(gòu)成信息。這樣的模型對于解決一些特殊的問題比如精準(zhǔn)醫(yī)療和精準(zhǔn)營銷更...

【文章頁數(shù)】：106 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 亞組分析
    1.2 重復(fù)測量數(shù)據(jù)
    1.3 變量選擇
    1.4 交互模型的變量選擇
第二章 異質(zhì)可加部分線性模型的亞組分析
    2.1 引言
    2.2 異質(zhì)可加部分線性模型
        2.2.1 樣條擬合
        2.2.2 亞組識別程序
        2.2.3 算法
    2.3 理論性質(zhì)
    2.4 模擬研究
        2.4.1 蒙特卡洛模擬
        2.4.2 實(shí)際數(shù)據(jù)分析
    2.5 附錄:證明
第三章 重復(fù)測量數(shù)據(jù)的融合效應(yīng)
    3.1 引言
    3.2 重復(fù)測量數(shù)據(jù)的融合效應(yīng)
        3.2.1 融合性懲罰
        3.2.2 基于ADMM算法的估計(jì)程序
    3.3 數(shù)值研究
        3.3.1 蒙特卡洛模擬
        3.3.2 實(shí)際數(shù)據(jù)分析
第四章 高維多元響應(yīng)變量交互模型特征篩選
    4.1 引言
    4.2 高維多元響應(yīng)變量交互模型特征篩選
        4.2.1 投影法交互項(xiàng)篩選
        4.2.2 主效應(yīng)和交互項(xiàng)篩選
        4.2.3 篩選算法
    4.3 理論性質(zhì)
    4.4 模擬研究
    4.5 附錄: 證明
第五章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
博士期間發(fā)表的論文
學(xué)位論文評閱及答辯情況表



本文編號：3854604