稀疏数据下的Logistic回归模型研究

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.

关键词：稀疏数据、Logistic回归、LASSO、基因表达、R软件、SAS软件

所属期刊栏目：40

分类号：O212.1(概率论与数理统计)

资助基金：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

在线出版日期：2019-11-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：28-39