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当真实的潜在模型具有稀疏表示时通常需要使用变量选择方法，确定模型中的重要预测因子可提高被拟合模型的预测性能，许多文献研究了这类问题，其中张和吕[1]针对右删失数据开发了一种基于比例风险模型的变量选择方法.本文研究了基于当前状态数据的加法风险模型的变量选择问题.在文献[1]的启发下，我们提出一种自适应Lasso方法来解决这个问题，并在弱正则性条件下，建立了估计量的相合性和oracle性质等理论结果.大量的模拟数据分析证明了该方法的有效性.我们用该方法分析了一组来自肿瘤研究的真实数据.

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《基于当前状态数据的加法风险模型的自适应LASSO回归选择》

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文件号：294729

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