高维纵向属性数据下惩罚广义估计方程回归分析的理论与实践.docxVIP

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2025-11-12 发布于上海
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高维纵向属性数据下惩罚广义估计方程回归分析的理论与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数据驱动的时代，高维纵向属性数据广泛存在于众多领域，如生物医学、经济学、社会科学等，对这些数据进行有效分析具有至关重要的意义。在生物医学研究中，为探究某种药物对特定疾病的治疗效果，往往需要对患者进行长时间追踪观察。收集患者在不同时间点的生理指标（如血压、血糖、心率等）作为协变量，同时记录治疗结果（治愈、未治愈、恶化等）作为属性响应变量，此类数据便构成了高维纵向属性数据。在经济学领域，分析企业的财务状况时，会跟踪多家企业在多个时期的财务指标（如营业收入、成本、利润、资产负债率等），并关注企业的经营状