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基于正则化回归的组学数据变量筛选方法
  • ISSN号：1002-3674
  • 期刊名称：《中国卫生统计》
  • 时间：0
  • 分类：R311[医药卫生—基础医学]
  • 作者机构：哈尔滨医科大学卫生统计学教研室,150081
  • 相关基金：国家自然科学基金资助（81573256,81473072）;黑龙江省博士后资助经费（LBH-Z14174）
作者： 谢宏宇, 侯艳, 李康
关键词： 线性回归, 维数, 正则化, 选方, 生物检测技术, 生物标志物, 多重共线性, 医学研究
中文摘要：

近年来，随着各种生物检测技术的发展，医学研究中出现了各种高通量数据，如基因组、蛋白质组和代谢组学数据等，变量选择是生物标志物识别和建立分类模型的重要环节，由于高维组学数据中的绝大多数变量对分类并不起作用，并且存在多重共线性、模型过拟合等问题，传统的基于最小二乘方法估计的线性回归并不适用于高维数据。

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期刊信息
  • 《中国卫生统计》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中华人民共和国卫生和计划生育委员会
  • 主办单位:中国卫生信息学会 中国医科大学
  • 主编：孟群
  • 地址：沈阳市沈北新区蒲河路77号
  • 邮编：110122
  • 邮箱：zgwstj@126.com
  • 电话：024-31939626
  • 国际标准刊号：ISSN：1002-3674
  • 国内统一刊号：ISSN：21-1153/R
  • 邮发代号:8-39
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:20780