Penalized empirical likelihood inference for sparse additive hazards regression with a diverging number of covariates

High-dimensional sparse modeling with censored survival data is of great practical importance, as exemplified by applications in high-throughput genomic data analysis. In this paper, we propose a class of regularization methods, integrating both the penalized empirical likelihood and pseudoscore app...

وصف كامل

محفوظ في:
التفاصيل البيبلوغرافية
المؤلفون الرئيسيون: Wang, Shanshan, Xiang, Liming
مؤلفون آخرون: School of Physical and Mathematical Sciences
التنسيق: مقال
اللغة:English
منشور في: 2016
الموضوعات:
الوصول للمادة أونلاين:https://hdl.handle.net/10356/83404
http://hdl.handle.net/10220/41436
الوسوم: إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
المؤسسة: Nanyang Technological University
اللغة: English