【摘 要】
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本课题使用贝叶斯模型平均对Cox比例风险模型的变量进行选择,并且引入了一种跳跃式算法对模型空间进行缩减,该算法可以在非常大的模型空间中有效地定位和匹配最佳模型,大大节
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本课题使用贝叶斯模型平均对Cox比例风险模型的变量进行选择,并且引入了一种跳跃式算法对模型空间进行缩减,该算法可以在非常大的模型空间中有效地定位和匹配最佳模型,大大节省了计算机的运行时间。对于每一个变量,贝叶斯模型平均法提供了后验概率,把后验概率的大小作为标准来客观解释影响变量的显著性,并且这个后验概率是一个比p值更重要、更直接的变量评判标准。逐步回归得到的p值总是偏小并且没有考虑模型的不确定性,最后,我们引入部分预测得分来评估两种不同方法的预测效果。基于口咽癌肿瘤数据以及退伍军人肺癌数据,研究结果表明:贝叶斯模型平均方法优于逐步回归方法,贝叶斯模型平均模型能更好的评估出影响患者生存时间的显著因素,且具有更好的预测效果。
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