本文關(guān)鍵詞：聯(lián)合模型中運(yùn)用ALASSO進(jìn)行變量選擇，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在本篇文章中,主要研究臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)中構(gòu)建合適的聯(lián)合模型及變量選擇問題,其中聯(lián)合模型是應(yīng)用于生存數(shù)據(jù)和縱向數(shù)據(jù)的模型.本文主要研究三件事情,首先,我們研究生存時間和縱向結(jié)果變量之間的關(guān)系,其次,我們想提出一種可以選出較精確參數(shù)估計值的方法,最后也是最重要的,我們想通過選出顯著變量去除非顯著變量來簡化模型.本文中提出的方法可以很好地滿足以上三點(diǎn).對于縱向數(shù)據(jù),我們構(gòu)建線性混合效應(yīng)模型,其參數(shù)估計方法是通過極大化帶ALASSO懲罰項的懲罰函數(shù)的方法來進(jìn)行參數(shù)估計,懲罰參數(shù)的選取法則選用ICQ法則.對于生存數(shù)據(jù),我們構(gòu)建比例風(fēng)險模型,參數(shù)估計方法是通過極大化帶ALASSO懲罰項的部分似然函數(shù)來進(jìn)行參數(shù)估計.本文內(nèi)容安排如下：第一部分,將粗略介紹一些本文用到的基礎(chǔ)知識,其中包括線性混合模型和生存模型的簡單介紹以及本文中用到的算法知識；第二部分,將進(jìn)一步介紹聯(lián)合模型,并且詳細(xì)介紹各子模型及參數(shù)的估計過程；第三部分,進(jìn)行數(shù)值檢驗(yàn),根據(jù)模型模擬生成縱向數(shù)據(jù)和生存數(shù)據(jù)的集合,重復(fù)100遍,比較不同方法估計效果；第四部分,將進(jìn)行實(shí)例分析并進(jìn)行不同方法結(jié)果的比較,本文用到的是原發(fā)性膽汁性肝硬化數(shù)據(jù)和心臟瓣膜手術(shù)數(shù)據(jù)；第五部分,對本文進(jìn)行總結(jié)歸納.
【關(guān)鍵詞】：聯(lián)合模型 ALASSO ICQ準(zhǔn)則 混合效應(yīng)模型 比例風(fēng)險模型
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F224;R969.4
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-7
• 1 緒論7-15
• 1.1 前人工作介紹7-8
• 1.2 背景基礎(chǔ)知識介紹8-15
• 1.2.1 線性模型8
• 1.2.2 生存時間與失效事件8-9
• 1.2.3 刪失時間9
• 1.2.4 生存函數(shù)9-10
• 1.2.5 比例風(fēng)險函數(shù)10-11
• 1.2.6 ICQ準(zhǔn)則11-12
• 1.2.7 隨機(jī)效應(yīng)懲罰估計量12
• 1.2.8 EM算法12-15
• 2 聯(lián)合模型及其參數(shù)估計方法15-21
• 2.1 生存子模型15-17
• 2.1.1 部分懲罰似然函數(shù)16
• 2.1.2 參數(shù)估計過程16-17
• 2.2 縱向子模型17-21
• 2.2.1 懲罰似然函數(shù)17-18
• 2.2.2 參數(shù)估計過程18-21
• 3 數(shù)值模擬21-23
• 4 實(shí)例分析23-29
• 4.1 原發(fā)性肝硬化臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)23-24
• 4.2 心臟瓣膜手術(shù)臨床試驗(yàn)數(shù)據(jù)24-29
• 結(jié)論29-31
• 參考文獻(xiàn)31-35
• 致謝35-37

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