部分线性右删失数据的模型选择

部分线性右删失数据的模型选择

作者:师大云端图书馆 时间:2025-02-21 分类:硕士论文 喜欢:2258
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【摘要】基于Stute加权最小二乘法,我们考虑部分线性右删失回归模型的变量选择问题.这个模型受两部分协变量的影响,一部分是低维的非参数部分,另一部分是高维的参数部分.对于参数部分,我们采用MinimaxConcavePenalty(MCP;Zhang,2010)来进行变量选择,并指出了当删失率过高时,半参AFT模型中MCP估计没有相合性,同时还证明当删失率较低时,MCP的方法具有模型选择的相合性.对于非参部分,我们采用sieve方法来进行估计.另外,我们定义了半参AFT模型的似然函数,并给出了AFT模型的BIC准则.数值结果表明我们提出的方法是可行的.
【作者】段玉慧;
【导师】覃红;
【作者基本信息】华中师范大学,概率论与数理统计,2014,硕士
【关键词】部分线性右删失回归模型;MCP;选择相合;sieve过程;似然函数;BIC准则;

【参考文献】
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