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纵向数据与生存数据的联合模型—基于机器学习方法
纵向数据与生存数据的联合模型—基于机器学习方法
作者:
温征
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
联合模型
机器学习
殃残差
Cox-Snell残差
摘要:
本文运用机器学习方法对纵向数据与生存数据建模,以机器学习方法代替纵向子模型中的线性随机效应模型;生存子模型仍运用Cox比例危险模型。与传统的建模方法做对比,此建模方法的生存子模型残差图诊断符合理论结果,纵向子模型的残差要比线性混合模型分散。
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文献信息
篇名
纵向数据与生存数据的联合模型—基于机器学习方法
来源期刊
统计学与应用
学科
工学
关键词
联合模型
机器学习
殃残差
Cox-Snell残差
年,卷(期)
2015,(4)
所属期刊栏目
研究方向
页码范围
252-261
页数
10页
分类号
TP39
字数
语种
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
温征
云南师范大学数学学院
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联合模型
机器学习
殃残差
Cox-Snell残差
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
统计学与应用
主办单位:
汉斯出版社
出版周期:
双月刊
ISSN:
2325-2251
CN:
开本:
出版地:
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
邮发代号:
创刊时间:
语种:
出版文献量(篇)
512
总下载数(次)
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