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回归模型中变量选择方法比较研究任务书

 2020-06-28 08:06  

1. 毕业设计(论文)的内容和要求

课题内容包括: (1)对已有关于降维方法和变量选择方法文献进行综述; (2)深入研究变量每种变量选择方法的基本原理和统计性质; (3)通过自编程序或选择合适的统计软件,研究每种变量选择方法的实现过程; (4)利用数值模拟方法,构建不同类型数据,比较各种方法在相应数据中的优劣,给出研究结论; (5)提出进一步研究的内容 论文要求 总要求:论文结构清楚,重点突出,格式规范,内容翔实,文笔流畅,基本假设要合理,数学推导要严密,多使用图表,严禁抄袭,10000字左右。

具体要求: (1)要求阅读与该课题相关的文献至少15篇,其中包含1~2篇英文参考文献; (2)了解该课题的国内外研究动态; (3)理论联系实际,提出解决该课题的相关对策,突出创新点; (4)观点正确,内容翔实,说理充分; (5)结构清晰,文字通畅。

2. 参考文献

[1].HanushekE, JacksonJ.Statistical methods for social scientists.New York, NY:AcademicPress, Inc, 1977. [2].王惠文.偏最小二乘回归方法与及其应用.北京:国防工业出版社,1999. [3].蒋红卫, 夏结来.偏最小二乘回归及其应用.第四军医大学学报,2003, 24(3):280-283. [4].苏齐鉴, 臧宁, 肖信, 等.主成分 logistic回归模型在消除数据多重共线性中的应用.中国卫生统计, 2009, 26(4):206-208. [5].NguyenDV, RockeDM.Tumor classication by partial least square susing micro array gene expression data. Bioinformatics, 2002, 18:39-50. [6].PhilippeB, VincenzoEV, MichelT. PLS generalized linear regression.Comp Stat&Data Anal, 2005, 48:17-46. [7] WANG Jianzhong. Geometric structure of high-dimensional data and dimensionality reduction [M]. New York: Springer Heidelberg Dordrecht London,2011: 131-147. [8]王大荣,张忠占#183;联合广义线性模型中的变量选择 统计研究,2007 , 27一40 [9]闫丽娜,覃婷,王彤. LASSO 方法在 Cox 回归模型中的应用. 中国 卫生统计,2012,29(1):58-60,64. [10]覃婷,闫丽娜,王彤. 基于肿瘤患者高维生物信息的生存预测. 中 国卫生统计,2011,28(1):101-103,105. [11]张秀秀,王慧,田双双,等. 高维数据回归分析中基于 LASSO 的自 变量选择. 中国卫生统计,2013,30(6):922-926.

3. 毕业设计(论文)进程安排

第1-2周 收集资料,熟悉课题 第3-4周 查阅文献,研究课题,开题报告 第5-10周 论文初稿撰写 第11-13 周毕业论文修改整理 第14周 定稿打印,答辩准备 第15周 论文答辩

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