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高维数据回归分析中基于LASSO的自变量选择
被引量：
29
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作者
张秀秀
王慧
+3 位作者
田双双
乔楠
闫丽娜
王彤
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2013年第6期922-926,共5页
生物信息学背景下普遍存在着高维数据，所谓的“高维”即待估计的未知参数的个数是样本量的一个或几个数量级，例如Van’t Veer（2002）心0等学者收集的乳腺癌数据集共包括259例乳腺癌患者，25000个微阵列基因数据，研究变量个数25000...
生物信息学背景下普遍存在着高维数据，所谓的“高维”即待估计的未知参数的个数是样本量的一个或几个数量级，例如Van’t Veer（2002）心0等学者收集的乳腺癌数据集共包括259例乳腺癌患者，25000个微阵列基因数据，研究变量个数25000远远大于样本量259，存在“高维”现象。传统的方法进行参数估计和统计推断的一个必要前提是待估参数的个数小于样本量，这样统计推断的结果才是稳定、可靠的。
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关键词
维数
变量选择
回归分析
乳腺癌患者
统计推断
生物信息学
样本量
基因数据
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职称材料
应用stata软件实现logistic回归的共线性诊断
被引量：
3
2
作者
杨俊英
杨海涛
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2005年第3期174-176,共3页
关键词
STATA软件
LOGISTIC回归
共线性诊断
病因分析
多元统计分析方法
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职称材料
题名
高维数据回归分析中基于LASSO的自变量选择
被引量：
29
1
作者
张秀秀
王慧
田双双
乔楠
闫丽娜
王彤
机构
山西
医科大
学
卫生统计
教研室
河北医科大学卫生统计教研室
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2013年第6期922-926,共5页
基金
国家自然科学基金(81072385)
全国统计科研计划重点项目(2009LZ033)
文摘
生物信息学背景下普遍存在着高维数据，所谓的“高维”即待估计的未知参数的个数是样本量的一个或几个数量级，例如Van’t Veer（2002）心0等学者收集的乳腺癌数据集共包括259例乳腺癌患者，25000个微阵列基因数据，研究变量个数25000远远大于样本量259，存在“高维”现象。传统的方法进行参数估计和统计推断的一个必要前提是待估参数的个数小于样本量，这样统计推断的结果才是稳定、可靠的。
关键词
维数
变量选择
回归分析
乳腺癌患者
统计推断
生物信息学
样本量
基因数据
分类号
R195 [医药卫生—卫生统计学]
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职称材料
题名
应用stata软件实现logistic回归的共线性诊断
被引量：
3
2
作者
杨俊英
杨海涛
机构
河北医科大学卫生统计教研室
出处
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2005年第3期174-176,共3页
关键词
STATA软件
LOGISTIC回归
共线性诊断
病因分析
多元统计分析方法
分类号
TP311.52 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高维数据回归分析中基于LASSO的自变量选择
张秀秀
王慧
田双双
乔楠
闫丽娜
王彤
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2013
29
在线阅读
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职称材料
2
应用stata软件实现logistic回归的共线性诊断
杨俊英
杨海涛
《中国卫生统计》
CSCD
北大核心
2005
3
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职称材料
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参考文献
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