کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6870488 | 681394 | 2014 | 14 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Data mining for longitudinal data under multicollinearity and time dependence using penalized generalized estimating equations
ترجمه فارسی عنوان
داده کاوی برای داده های طولی تحت وابستگی چندگانه و وابستگی به زمان با استفاده از معادلات برآورد شده تعمیم یافته
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
انتخاب متغیر، معادلات تخمین کلی. داده های طولی، چندین همبستگی، مجازات، متغیرهای وابسته به زمان،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
چکیده انگلیسی
Penalized generalized estimating equations with Elastic Net or L2-Smoothly Clipped Absolute Deviation penalization are proposed to simultaneously select the most important variables and estimate their effects for longitudinal Gaussian data when multicollinearity is present. The method is able to consistently select and estimate the main effects even when strong correlations are present. In addition, the potential pitfall of time-dependent covariates is clarified. Both asymptotic theory and simulation results reveal the effectiveness of penalization as a data mining tool for longitudinal data, especially when a large number of variables is present. The method is illustrated by mining for the main determinants of life expectancy in Europe.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 71, March 2014, Pages 667-680
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 71, March 2014, Pages 667-680
نویسندگان
A. Blommaert, N. Hens, Ph. Beutels,