【摘 要】
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本文考虑了在生存分析领域有着广泛应用的Gamma删失回归模型(因变量服从Gamma分布的删失回归模型)的参数估计问题.我们的目的是在预测变量中可能存在一些与因变量不相关的情
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本文考虑了在生存分析领域有着广泛应用的Gamma删失回归模型(因变量服从Gamma分布的删失回归模型)的参数估计问题.我们的目的是在预测变量中可能存在一些与因变量不相关的情况下,运用Stein类型的收缩估计来改善传统的估计方法.在Gamma删失回归模型中我们给出了两种模型:考虑全部变量的全模型(full model)和利用先验信息剔除不相关变量之后的子模型(candidate model).在均方误差的意义下,结合全模型和子模型的收缩估计的估计效果要优于单独考虑全模型或子模型的估计效果.我们同时考虑了Lasso,Adaptive Lasso,SCAD三种惩罚估计,比较了收缩估计和惩罚估计的估计效果.我们同时还进行了大量的模拟研究,结果表明:收缩估计的估计效果要优于惩罚估计.我们还进行了实证分析,将收缩估计和惩罚估计应用在口咽癌数据和糖尿病数据中,证明了这种方法具有良好的应用前景.
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