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题名基于变量选择高维中介方法的模拟比较
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作者
韩嫱
孙娜
褚嘉栋
王妤
沈月平
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机构
苏州大学公共卫生学院流行病与卫生统计学教研室
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出处
《中国卫生统计》
北大核心
2025年第2期293-296,共4页
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基金
国家自然科学基金(81973143)。
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文摘
目的比较不同情形下几种基于变量选择的高维中介分析方法的优劣,为高维中介分析方法的选择提供参考。方法模拟不同场景的数据集(样本量n=300,600、中介维度P=100,1000、中介间相关系数ρ=0.25,0.6),采用基于极大极小凹惩罚函数(the minimax concave penalty,MCP)的高维中介分析(HIMA)、基于去偏LASSO估计的高维中介分析(HDMA)、基于贝叶斯稀疏线性混合模型(BSLMM)先验的高维中介分析和基于乘积阈值先验(PTG)的高维中介分析四种方法选择真正的中介;采用bias、MSE、TPR评价模型的性能。结果HDMA在大多数场景中均有最高的TPR,PTG表现则较为稳定,而HIMA和BLSMM随着ρ增大,TPR大幅减小。以上方法,随着样本量的增加,估计偏倚均减小,TPR均增加;随着中介间相关性的增加,TPR均减小。结论HDMA方法总体表现较好,在高维和相关性较高的情况下可以考虑优先选用。
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关键词
高维中介分析
极大极小凹惩罚函数
去偏LASSO
贝叶斯稀疏线性混合模型先验
乘积阈值先验
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分类号
R195.1
[医药卫生—卫生统计学]
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