【摘 要】
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在统计学、计算机科学和临床实践中,精准医疗的研究热度逐渐升高。其在统计学中的主要任务是估计个体治疗准则(Individualized Treatment Rules),已有多位统计学家提出了各种创新方法,其中就有Zhou等人在2017年提出的RWL(Residual Weighted Learning)方法,其主要思想是对治疗结果的残差进行权重分析,可以认为是在OWL(Outcome Weight
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在统计学、计算机科学和临床实践中,精准医疗的研究热度逐渐升高。其在统计学中的主要任务是估计个体治疗准则(Individualized Treatment Rules),已有多位统计学家提出了各种创新方法,其中就有Zhou等人在2017年提出的RWL(Residual Weighted Learning)方法,其主要思想是对治疗结果的残差进行权重分析,可以认为是在OWL(Outcome Weighted Learning)方法的基础上提出的一种全新且更优的方法。其应用更加广泛,可以处理治疗结果更为复杂的情况,且稳定性更好。但从数据分析的各项结果来看,RWL方法较OWL方法的差距并不大,没有显著性的提高,在某些特定情况下依然是OWL方法表现更优且计算步骤较为复杂。针对上述情况,本文对RWL方法中的残差估计和计算过程两种方面进行了改进。残差估计方面为了得到更好的估计采用非参数方法替代原来的线性估计,在计算方面采用加权支持向量机,相较原来的方法,更易操作且步骤少。同时我们还进行了模拟研究和实际数据分析,可以发现改进后的方法在多种衡量指标下都表现相对更优。
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