医学纵向数据的亚组分析
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第8-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第8页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第8-9页 |
| 1.3 研究内容、方法和技术线路 | 第9-15页 |
| 1.3.1 纵向数据 | 第9-13页 |
| 1.3.2 纵向数据的常用模型 | 第13-15页 |
| 1.3.3 亚组分析 | 第15页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第15-18页 |
| 1.5 小结 | 第18-19页 |
| 第二章 文献综述及相关理论 | 第19-25页 |
| 2.1 文献综述 | 第19-21页 |
| 2.1.1 纵向数据的国内外研究现状 | 第19页 |
| 2.1.2 亚组分析的国内外研究现状 | 第19-20页 |
| 2.1.3 交错方向乘子算法的国内外研究现状 | 第20-21页 |
| 2.2 相关理论 | 第21-23页 |
| 2.2.1 ADMM算法 | 第21-22页 |
| 2.2.2 损失函数 | 第22-23页 |
| 2.2.3 ORACLE性质 | 第23页 |
| 2.3 小结 | 第23-25页 |
| 第三章 纵向数据边际系数效应模型的亚组分析 | 第25-36页 |
| 3.1 亚组分析模型 | 第25-27页 |
| 3.1.1 纵向数据混合效应模型 | 第25-26页 |
| 3.1.2 纵向数据边际系数效应模型 | 第26-27页 |
| 3.1.3 参数的解释 | 第27页 |
| 3.2 凹融合方法 | 第27-28页 |
| 3.2.1 目标函数的建立 | 第27-28页 |
| 3.3 计算 | 第28-33页 |
| 3.3.1 参数估计ADMM算法 | 第28-29页 |
| 3.3.2 参数估计 | 第29-30页 |
| 3.3.3 参数(?)的迭代 | 第30-32页 |
| 3.3.4 ADMM算法迭代步骤 | 第32-33页 |
| 3.4 算法收敛及性质说明 | 第33-34页 |
| 3.4.1 算法收敛 | 第33-34页 |
| 3.4.2 性质说明 | 第34页 |
| 3.5 初值和解路径 | 第34-35页 |
| 3.5.1 截距项初值的选择 | 第34-35页 |
| 3.6 小结 | 第35-36页 |
| 第四章 纵向数据边际截距效应模型的亚组分析 | 第36-42页 |
| 4.1 边际截距效应模型 | 第36-37页 |
| 4.2 凹两两融合方法 | 第37页 |
| 4.3 计算 | 第37-40页 |
| 4.3.1 ADMM算法 | 第37-39页 |
| 4.3.2 求(?) | 第39-40页 |
| 4.3.4 ADMM算法完整的步骤 | 第40页 |
| 4.4 算法收敛和性质说明 | 第40-41页 |
| 4.4.1 算法收敛 | 第40页 |
| 4.4.2 性质说明 | 第40-41页 |
| 4.5 小结 | 第41-42页 |
| 第五章 随机模拟及参数选择 | 第42-55页 |
| 5.1 损失参数的选择 | 第42页 |
| 5.1.1 边际系数效应模型的损失参数 | 第42页 |
| 5.1.2 边际截距效应模型的损失参数 | 第42页 |
| 5.2 随机模拟 | 第42-49页 |
| 5.2.1 模拟产生数据 | 第42-43页 |
| 5.2.2 加权L_1损失函数权(?)的选择 | 第43-45页 |
| 5.2.3 最优λ值的选择 | 第45-47页 |
| 5.2.4 纵向数据的亚组分析 | 第47-48页 |
| 5.2.5 模型参数的估计效果 | 第48-49页 |
| 5.3 AIDS数据实例分析 | 第49-54页 |
| 5.3.1 艾滋病的现状 | 第49页 |
| 5.3.2 艾滋病数据的历史研究方法 | 第49-50页 |
| 5.3.3 艾滋病数据的亚组分析 | 第50-52页 |
| 5.3.4 AIDS亚组分析 | 第52-53页 |
| 5.3.5 CD4亚组的实际意义 | 第53-54页 |
| 5.3.6 纵向数据亚组分析模型 | 第54页 |
| 5.4 小结 | 第54-55页 |
| 第六章 总结和展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 附录 | 第60-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
