超高維生存數據的變量篩選和異常點識別的研究

第一章 引言
第二章 生存分析概述
2．1 生存時間
2．2 生存數據
2．3 生存分析中的基本函數
2．4 生存分析中的主要模型
2．5 生存分析的主要分析方法
第三章 高維數據分析概述
3．1 高維數據簡介
3．2 懲罰似然函數方法介紹
3．3 超高維數據分析
第四章 異常值點檢測方法簡介
4．1 異常值點檢測方法
4．2 線性回歸模型中的異常值點檢測
第五章 超高維生存數據中基于刪失累積殘差的獨立篩選法
5．1 引言
5．2 刪失累積殘差獨立篩選法
5．3 理論性質
5．4 數值模擬
5．5 實例分析
5．6 本章小結
第六章 超高維生存數據中基于相關性排序的獨立篩選法
6．1 引言
6．2 基于相關性秩排序的獨立篩選法
6．3 理論性質
6．4 數值模擬
6．5 實例分析
6．6 本章小結
第七章 處理超高維生存數據的非參數變量篩選法
7．1 引言
7．2 基于融合的K-S檢驗統(tǒng)計量的獨立篩選法
7．3 理論性質
7．4 數值模擬
7．5 實例分析
7．6 本章小結
第八章 指數回歸模型中刪失數據的異常值點識別
8．1 引言
8．2 異常值點檢測和參數估計
8．3 數值模擬
8．4 實例分析
8．5 本章小結
第九章 總結
參考文獻