接头(建筑物)
纵向数据
计算机科学
机器学习
人工智能
计量经济学
数据挖掘
工程类
数学
建筑工程
出处
期刊:统计学与应用
[Hans Publishers]
日期:2015-01-01
卷期号:04 (04): 252-261
标识
DOI:10.12677/sa.2015.44028
摘要
本文运用机器学习方法对纵向数据与生存数据建模,以机器学习方法代替纵向子模型中的线性随机效应模型;生存子模型仍运用Cox比例危险模型。与传统的建模方法做对比,此建模方法的生存子模型残差图诊断符合理论结果,纵向子模型的残差要比线性混合模型分散。 In this paper, machine learning methods for longitudinal data and survival data modeling, replace the longitudinal sub-model linear random effects model; survival sub-model still uses Cox propor-tional hazards model. Compared with the traditional method, the residuals plots of survival sub- model diagnose modeling methods in line with theoretical results and the residuals of the longi-tudinal sub models are more dispersed than the linear mixed model.
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