《含潛變數的風險回歸分析》是依託華中科技大學，由潘燈擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：含潛變數的風險回歸分析
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：潘燈
- 依託單位：華中科技大學
項目摘要,結題摘要,
項目摘要
潛變數模型是處理含有多個高度相關變數的數據的有力工具，在醫學、生物學和心理學等領域有廣泛的套用。將潛變數引入傳統生存分析的風險回歸模型中，可以研究潛在風險因子對失效時間的影響，在實際套用中具有重要的意義。本項目擬在此問題上開展一些具有拓展性和創新性的工作。在申請者已有的研究基礎上，本項目提出了三個含有潛變數的風險回歸模型，研究潛變數和相關可觀測變數，以及潛變數和失效時間之間的關係。本項目採用二階段Borrow-Strength方法和完全數據似然方法，結合因子分析模型的極大似然理論和經驗過程理論建立所提方法的理論性質。進一步，本項目通過豐富的計算機模擬計算驗證所提方法在有限樣本下的表現，並將其套用於一項Ⅱ型糖尿病人並發慢性腎病的臨床研究中。本項目的研究成果將為含有多維相關變數的生存分析研究提供方法和理論支持。
結題摘要
本項目在含潛變數的風險回歸模型框架下，發展了合理高效的統計推斷方法來確定潛變數的個數，同時對模型進行參數估計。本項目採用貝葉斯因子來對潛變數個數不同的模型進行兩兩比對，從而確定最優的模型。進一步，為了解決貝葉斯因子在計算時間和負擔上的缺點，本項目將改進的spike-and-slab先驗分布引入隨機搜尋算法中，將潛變數的個數作為參數進行估計，避免兩兩比對進行模型選擇，在計算速度上有了極大改進。本項目還將提出的推斷方法擴展到更為廣泛的聯合模型框架，極大的提高了模型的靈活性，並將此模型和方法套用於一個包含多種類型變數的實際數據集，取得了有建設性的結論。
