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Variable screening for varying coefficient models with ultrahigh-dimensional survival data 期刊论文
COMPUTATIONAL STATISTICS & DATA ANALYSIS, 2022, 卷号: 172, 页码: 12
作者:  Qu, Lianqiang;  Wang, Xiaoyu;  Sun, Liuquan
收藏  |  浏览/下载：84/0  |  提交时间：2023/02/07
Kernel smoothing  Survival data  Ultrahigh dimensionality  Variable screening  Varying coefficient  
A class of weighted estimating equations for additive hazard models with covariates missing at random 期刊论文
SCIENCE CHINA-MATHEMATICS, 2021, 页码: 20
作者:  Jin, Jin;  Ye, Peng;  Sun, Liuquan
收藏  |  浏览/下载：146/0  |  提交时间：2021/10/26
additive hazard model  censored data  kernel smoothing  missing at random  weighted estimating equation  
A non-marginal variable screening method for the varying coefficient Cox model 期刊论文
STATISTICS AND ITS INTERFACE, 2021, 卷号: 14, 期号: 2, 页码: 197-209
作者:  Qu, Lianqiang;  Sun, Liuquan
收藏  |  浏览/下载：162/0  |  提交时间：2021/04/26
Cox model  Kernel smoothing  Non-marginal screening  Ultrahigh-dimensionality  Varying coefficient  
Identification of local sparsity and variable selection for varying coefficient additive hazards models 期刊论文
COMPUTATIONAL STATISTICS & DATA ANALYSIS, 2018, 卷号: 125, 页码: 119-135
作者:  Qu, Lianqiang;  Song, Xinyuan;  Sun, Liuquan
收藏  |  浏览/下载：226/0  |  提交时间：2018/07/30
Additive hazards models  Group penalty  Kernel smoothing  Local sparsity  Oracle property  Varying coefficients  
Additive hazards regression with censoring indicators missing at random 期刊论文
CANADIAN JOURNAL OF STATISTICS-REVUE CANADIENNE DE STATISTIQUE, 2010, 卷号: 38, 期号: 3, 页码: 333-351
作者:  Song, Xinyuan;  Sun, Liuquan;  Mu, Xiaoyun;  Dinse, Gregg E.
收藏  |  浏览/下载：122/0  |  提交时间：2018/07/30
Additive hazards model  censoring  kernel smoother  missing at random  weighted estimating equation  
Quantile estimation for left truncated and right censored data 期刊论文
STATISTICA SINICA, 2000, 卷号: 10, 期号: 4, 页码: 1217-1229
作者:  Zhou, X;  Sun, LQ;  Ren, HB
收藏  |  浏览/下载：113/0  |  提交时间：2018/07/30
asymptotic normality  Berry-Esseen type bound  quantile function  kernel estimation  truncated and censored data