稀疏数据下的Logistic回归模型研究

稀疏数据下的Logistic回归模型研究

论文摘要

基于临床试验中结肠癌的样本数据,利用R软件中的glmnet程序包对数据进行实证分析,筛选出对结肠癌影响作用大的基因,然后建立稀疏数据下的Logistic回归模型,并联系背景对模型进行解释.同时用SAS软件对数据做逐步回归,得到逐步回归下的Logistic回归模型,对两种方法下得到的Logistic回归模型进行比较,成功地解决了数据稀疏问题.

论文目录

  • 0 引言
  • 1 数据来源及指标体系
  • 2 模型相关理论介绍
  •   2.1 Logistic回归
  •     2.1.1 普通Logistic回归
  •     2.1.2 稀疏Logistic回归
  •   2.2 LASSO变量选择模型
  • 3 实例分析
  •   3.1 程序运行及结果分析
  •   3.2 与其他方法的比较
  • 4 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 王纯杰,刘斌霞,蒋京京

    关键词: 稀疏数据,回归,基因表达,软件

    来源: 吉林师范大学学报(自然科学版) 2019年04期

    年度: 2019

    分类: 基础科学,医药卫生科技

    专业: 数学,肿瘤学

    单位: 长春工业大学数学与统计学院

    基金: 国家自然科学基金项目(11571051,11301037),吉林省教育厅“十三五”规划项目(2016317)

    分类号: O212.1;R730

    DOI: 10.16862/j.cnki.issn1674-3873.2019.04.006

    页码: 28-39

    总页数: 12

    文件大小: 1661K

    下载量: 222

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