【摘 要】
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目的探讨LASSO方法用于高维度、强相关、小样本的生存资料分析。方法介绍LASSO的基本原理及方法步骤,分别拟合Van’tVeer等的乳腺癌基因数据的Cox回归模型(逐步法)和LASSO模
【机 构】
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山西医科大学卫生统计教研室,广西柳州妇幼保健院
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目的探讨LASSO方法用于高维度、强相关、小样本的生存资料分析。方法介绍LASSO的基本原理及方法步骤,分别拟合Van’tVeer等的乳腺癌基因数据的Cox回归模型(逐步法)和LASSO模型,以作为标准来进行模型评价与比较。结果采用逐步法筛选出的自变量个数多于LASSO,但模型的决定系数低于LASSO,说明LASSO方法通过将一些没有意义或意义很小的变量系数压缩为0之后,得到的模型反而更优。结论 LASSO通过在系数的绝对值和上增加一个约束条件来对高维资料进行降维,且得到拟合效果更好的模型,比较适合于基因数据的生存分析。
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