Cox模型中的自适应Lasso变量选择  

作　　者：刘丹[1] 郑少智[1] 

机构地区：[1]暨南大学经济学院,广州510632

出　　处：《统计与决策》2016年第10期7-10,共4页Statistics & Decision

摘　　要：文章考虑了Cox模型的变量选择问题,将自适应Lasso引入到Cox模型中,提出了一类基于惩罚偏似然函数的自适应Lasso估计程序。通过对偏似然函数采用二阶泰勒展开式近似逼近,运用循环坐标下降法求解模型,再借助牛顿—拉普森迭代完成整个变量选择和估计过程。随机数据模拟的结果表明该方法具有优良的变量选择效果,并适用于高维数据。

关 键 词：COX模型 自适应Lasso 变量选择 偏似然函数 

分 类 号：F222.1[经济管理—国民经济]