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曹永秀 著 / 武汉大学出版社 / 2020-07 / 平装
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上书时间2021-10-23
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生存分析中基于惩罚似然的若干变量选择问题研究
《生存分析中基于惩罚似然的若干变量选择问题研究》面向高维数据分析前沿,旨在探求提取高维数据有效信息的解决方案,系统地介绍了作者在该领域的主要研究成果,内容包括基于group Bridge惩罚的惩罚小二乘的计算问题。针对于高维右删失型生存数据,在Cox比例风险模型框架下考虑了基于SELO惩罚函数的变量选择,并利用组变量选择方法解决了Cox模型识别问题。
《生存分析中基于惩罚似然的若干变量选择问题研究》可作为高维数据、生存分析相关领域的参考资料。书中所提供的计算方法亦可为相关从业人员提供参考。
曹永秀,女,1985年9月生于山东冠县。毕业于武汉大学概率论与数理统计专业,理学博士。现就职于中南财经政法大学统计与数学学院数学与数量经济系,主要从事高维数据分析、生存分析的研究。2017年获得国家自然科学基金青年项目。目前在靠前外统计学主流杂志上发表学术论文多篇。
第一章 Cox模型和变量选择问题简介1.1 生存数据简介1.2 Cox模型1.3 Cox模型框架下的变量选择方法1.4 Cox模型中成组数据的组选择方法1.5 基于惩罚函数的双层变量选择问题1.6 tuning参数选择1.7 相关优化理论1.8 惩罚估计的计算问题第二章 group Bridge惩罚最小二乘问题中基于下界的光滑化拟牛顿算法2.1 引言2.2 group Bridge惩罚解中非零组的回归系数的组范数的下界2.3 基于非零组组系数下界的光滑化拟牛顿算法(LSQN)2.4 模拟计算第三章 Cox比例风险模型中基于SEI。o惩罚函数的变量选择问题3.1 引言3.2 cox比例风险模型下的变量选择3.3 tuning参数的选择3.4 算法设计3.5 数值模拟、实证分析第四章 Cox模型框架下的半参数回归4.1 引言4.2 cox模型框架下以组变量选择为目的的半参数回归4.3 主要理论结果4.4 数值模拟主要参考文献附录附录一 本书中相关理论结果的证明附录二 本书中所用到的数据集
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开播时间:09月02日 10:30