删失混合效应模型的分位回归及变量选择

发布时间：2018-04-21 08:28

  本文选题：分位回归 + 删失混合效应模型　； 参考：《数学学报(中文版)》2017年02期

【摘要】：纵向数据常常用正态混合效应模型进行分析.然而,违背正态性的假定往往会导致无效的推断.与传统的均值回归相比较,分位回归可以给出响应变量条件分布的完整刻画,对于非正态误差分布也可以给稳健的估计结果.本文主要考虑右删失响应下纵向混合效应模型的分位回归估计和变量选择问题.首先,逆删失概率加权方法被用来得到模型的参数估计.其次,结合逆删失概率加权和LASSO惩罚变量选择方法考虑了模型的变量选择问题.蒙特卡洛模拟显示所提方法要比直接删除删失数据的估计方法更具优势.最后,分析了一组艾滋病数据集来展示所提方法的实际应用效果.
[Abstract]:Longitudinal data are often analyzed by normal mixing effect model. However, contrary to the assumption of normality often leads to invalid inference. Compared with the traditional mean regression, the quantile regression can give a complete characterization of the conditional distribution of response variables and a robust estimation result for the non-normal error distribution. In this paper, the quantile regression estimation and variable selection of the longitudinal mixed effect model under right-censored response are considered. First, the inverse censored probability weighting method is used to estimate the parameters of the model. Secondly, the variable selection problem of the model is considered by combining the inverse censored probability weighting and the LASSO penalty variable selection method. Monte Carlo simulation shows that the proposed method is superior to the method of deleting deleted data directly. Finally, a set of AIDS data sets is analyzed to demonstrate the practical application of the proposed method.
【作者单位】： 中央财经大学统计与数学学院;河南科技大学数学与统计学院;中国人民大学统计学院;湖北工业大学理学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(11501167,11271368) 河南省高校重点科研基金资助项目(15A110025)
【分类号】：O212.1

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本文编号：1781664