【数统CSSCI】现状数据下的贝叶斯比例风险模型的变量选择

Release time:2022-06-15  Hits:

• Affiliation of Author(s):数学与统计学院
• Teaching and Research Group:统计教研室
• Journal:《数理统计与管理》
• Funded by:国家自然科学基金项目
• Key Words:现状数据；贝叶斯比例风险模型；贝叶斯变量选择；单调样条；Gibbs抽样；
• Abstract:本文主要研究现状数据下贝叶斯比例风险模型的变量选择问题。贝叶斯比例风险模型主要采用单调样条构造基准累积风险函数，基于Poisson过程数据扩增构造似然函数，运用 Gibbs 抽样进行后验分布的计算等完成现状数据的贝叶斯比例风险模型，然后对于建立的贝叶斯比例风险模型进行变量选择，引入潜在的二元变量表示协变量是否在模型中处于活跃状态，给定参数先验分布，利用潜变量的后验概率来识别活跃协变量。我们将方法应用于原发性胆汁肝硬化数据分析研究，分析选择出最显著的影响因素。
• Co-author:李可可
• First Author:Li Chunjing
• Indexed by:Journal paper
• Page Number:3
• Translation or Not:no
• Date of Publication:2021-07-26