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基于Lasso改进方法的复杂数据联合模型变量选择

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
1 引言第9-14页
    1.1 研究背景与意义第9-10页
    1.2 国内外研究现状第10-13页
    1.3 主要研究内容第13-14页
2 联合模型概述第14-23页
    2.1 纵向子模型第14-15页
    2.2 生存子模型第15-17页
    2.3 联合模型及其对数似然函数第17-21页
    2.4 随机效应的估计第21-23页
3 变量选择方法第23-32页
    3.1 惩罚似然函数第23-27页
    3.2 Lasso及其改进方法在联合模型中的应用第27-30页
    3.3 调整参数与模型选择方法第30-32页
4 数值模拟第32-36页
    4.1 模拟数据第32页
    4.2 结果分析第32-36页
5 实例分析第36-47页
    5.1 数据说明第36-37页
    5.2 数据建模第37-39页
    5.3 结果分析第39-47页
6 总结与展望第47-49页
    6.1 总结第47-48页
    6.2 展望第48-49页
致谢第49-50页
参考文献第50-53页
附录第53-60页

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