可加风险模型下现状数据的降维问题

摘要：

文章基于可加风险模型假设,采用偏最小二乘回归和有监督的主成分回归两种投影降维方法,研究了高维协变量情况下现状数据的降维问题.通过深入地模拟试验,对比两种降维方法在高维相关现状数据的生存预测方面的表现,最后将两种降维方法结合实际数据集进行实证分析.模拟和实证结果表明这两种降维方法能很好地处理具有高维、强相关协变量的小样本数据集,比如基因微阵列数据.在后续的研究中,有望将现状数据扩展至其它更一般的区间删失数据.

关键词：现状数据、偏最小二乘回归、有监督的主成分回归

所属期刊栏目：42

分类号：O212;O212.1(概率论与数理统计)

在线出版日期：2023-06-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：439-448