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题名多元函数型混合模型及其应用
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作者
马雨飞
李春霞
张涛
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机构
山东大学齐鲁医学院公共卫生学院
天津医科大学公共卫生学院
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出处
《中国卫生统计》
北大核心
2025年第4期491-495,共5页
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基金
国家自然科学基金(82222064)。
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文摘
目的 介绍多元函数型混合模型(multivariate functional mixed model, MFMM)的基本原理,对多元函数型数据降维得到的主成分的可解释性提供了方法学依据。方法 MFMM对函数内的均值函数、自协方差函数和互协方差函数进行非参数化建模,明确地将所有指标共有的共享潜在过程与每个指标特有的特定的潜在过程分离开。实例分析中,以云南省肿瘤医院结直肠癌数据为例,使用MFMM提取术后12个月内纵向癌胚抗原(carcinoembryonic antigen, CEA)和糖链抗原125(carbohydrate antigen 125,CA125)的共同和特异性主成分,并结合随机生存森林预测模型对其进行解释。结果 MFMM识别出2个CEA和CA125共同主成分、5个CEA特异性成分和5个CA125特异性成分。基于所提取主成分构建的随机生存森林预测模型相比基线模型有更高的预测准确性。变量重要性分析显示,CEA第一特异性成分是仅次于临床基础变量的重要预测变量,而CA125特异性成分的重要性低于CEA,这与目前结直肠癌共识一致。结论 MFMM能较好地处理纵向测量的内部相关性和多个指标之间的相关性,捕获多个纵向测量指标随时间变化的共享过程与特异性过程,增强了模型的可解释性,具有理论和实践上的优势。
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关键词
纵向数据
多元函数型模型
主成分
可解释性
结直肠癌
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Keywords
Longitudinal data
Multivariate functional data
Principal component
Interpretability
Colorectal cancer
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分类号
R195.1
[医药卫生—卫生统计学]
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题名带有自相关结构误差的多元函数型回归模型的变量选择
被引量：1
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作者
李倩
谭祥勇
王黎明
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机构
南京邮电大学经济学院
江西财经大学统计与数据科学学院
上海财经大学统计与管理学院
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出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2024年第4期588-607,共20页
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基金
江苏省高校自然科学基金项目(批准号:21KJD110004)
江苏省高校哲学社会科学项目(批准号:2021SJA0099)
+4 种基金
南京邮电大学科研启动基金项目(批准号:NYY220017)
国家自然科学基金项目(批准号:12201260,12201413)
江西省自然科学基金重点项目(批准号:20212ACB201006)
江西省自然科学基金资助项目(批准号:20212BAB211010)
中国博士后科学基金资助项目(批准号:2022M711425)资助.
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文摘
多元函数型回归模型是经典多元线性模型的有益扩展.本文研究带有自相关结构误差的多元函数型回归模型的变量选择.我们基于Group SCAD(smoothly clipped absolute deviation)惩罚研究了模型中函数型协变量的变量选择和误差项的自相关阶数的确定问题.此外,我们在一定的正则性条件下证明了估计量的选择相合性和渐近正态性,并通过数值模拟说明提出方法在有限样本下具有良好性质.
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关键词
多元函数型回归模型
自回归误差
Group
SCAD
选择相合性
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Keywords
multiple functional regression model
autoregressive error
Group SCAD
selection consistency
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分类号
O213.9
[理学—概率论与数理统计]
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