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摘要:
In this paper, we study the problem of variable selection for varying coefficient transformation models with censored data. We fit the varying coefficient transformation models by maximizing the marginal likelihood subject to a shrink- age-type penalty, which encourages sparse solutions and hence facilitates the process of variable selection. We further provide an efficient computation algorithm to implement the proposed methods. A simulation study is conducted to evaluate the performance of the proposed methods and a real dataset is analyzed as an illustration.
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篇名 Variable Selection for Partially Linear Varying Coefficient Transformation Models with Censored Data
来源期刊 统计学期刊(英文) 学科 数学
关键词 Variable Selection Maximum LIKELIHOOD Estimation SPLINE SMOOTHING
年,卷(期) 2012,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 565-570
页数 6页 分类号 O1
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Variable
Selection
Maximum
LIKELIHOOD
Estimation
SPLINE
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研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
统计学期刊(英文)
半月刊
2161-718X
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
出版文献量(篇)
584
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