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內(nèi)容簡介

　　隨著科技的發(fā)展和網(wǎng)絡的發(fā)達，超高維生存數(shù)據(jù)大量涌現(xiàn)在生物醫(yī)學、臨床試驗等科學領域?！冻呔S生存數(shù)據(jù)的變量篩選和異常點識別的研究》重點研究超高維生存數(shù)據(jù)的降維方法，主要介紹生存分析的基礎知識、數(shù)據(jù)類型、常見模型、高維數(shù)據(jù)的變量選擇方法、超高維數(shù)據(jù)的變量篩選方法以及異常值點的檢測方法?！冻呔S生存數(shù)據(jù)的變量篩選和異常點識別的研究》可供高等院校統(tǒng)計專業(yè)學生、教師、科研工作者閱讀參考。

作者簡介

　　張婧，理學博士。博士期間獲得國家留學基金委資助赴美國北卡羅萊納大學教堂山分校學習一年半。現(xiàn)就職于中南財經(jīng)政法大學統(tǒng)計與數(shù)學學院數(shù)理與金融統(tǒng)計系，主要從事數(shù)理統(tǒng)計、高維數(shù)據(jù)分析、生存分析等方面的研究。主持國家自然科學基金青年項目《高維生存數(shù)據(jù)下交互模型的變量選擇方法》、中南財經(jīng)政法大學青年教師創(chuàng)新項目《Cox比例風險模型下交互效應的變量選擇方法研究》，并參與國家自然科學基金面上項目等***課題7項。

圖書目錄

第一章引言
第二章生存分析概述
2．1 生存時間
2．2 生存數(shù)據(jù)
2．3 生存分析中的基本函數(shù)
2．4 生存分析中的主要模型
2．5 生存分析的主要分析方法
第三章高維數(shù)據(jù)分析概述
3．1 高維數(shù)據(jù)簡介
3．2 懲罰似然函數(shù)方法介紹
3．3 超高維數(shù)據(jù)分析
第四章異常值點檢測方法簡介
4．1 異常值點檢測方法
4．2 線性回歸模型中的異常值點檢測
第五章超高維生存數(shù)據(jù)中基于刪失累積殘差的獨立篩選法
5．1 引言
5．2 刪失累積殘差獨立篩選法
5．3 理論性質(zhì)
5．4 數(shù)值模擬
5．5 實例分析
5．6 本章小結
第六章超高維生存數(shù)據(jù)中基于相關性排序的獨立篩選法
6．1 引言
6．2 基于相關性秩排序的獨立篩選法
6．3 理論性質(zhì)
6．4 數(shù)值模擬
6．5 實例分析
6．6 本章小結
第七章處理超高維生存數(shù)據(jù)的非參數(shù)變量篩選法
7．1 引言
7．2 基于融合的K-S檢驗統(tǒng)計量的獨立篩選法
7．3 理論性質(zhì)
7．4 數(shù)值模擬
7．5 實例分析
7．6 本章小結
第八章指數(shù)回歸模型中刪失數(shù)據(jù)的異常值點識別
8．1 引言
8．2 異常值點檢測和參數(shù)估計
8．3 數(shù)值模擬
8．4 實例分析
8．5 本章小結
第九章總結
參考文獻