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Shrinkage estimation analysis of correlated binary data with a diverging number of parameters

Science China Mathematics 2013年第2期56卷 359-377页

作者： XU PeiRong FU WenJiang ZHU LiXing School of Finance and Statistics East China Normal University Department of Epidemiology and Biostatistics Michigan State University Department of Mathematics Hong Kong Baptist University

For analyzing correlated binary data with high-dimensional covariates,we,in this paper,propose a two-stage shrinkage ***,we construct a weighted least-squares(WLS) type function using a special weighting scheme on the non-conservative vector field of the generalized estimating equations(GEE) ***,we define a penalized WLS in the spirit of the adaptive LASSO for simultaneous variable selection and parameter *** proposed procedure enjoys the oracle properties in high-dimensional framework where the number of parameters grows to infinity with the number of ***,we prove the consistency of the sandwich formula of the covariance matrix even when the working correlation matrix is *** the selection of tuning parameter,we develop a consistent penalized quadratic form(PQF) function *** performance of the proposed method is assessed through a comparison with the existing methods and through an application to a crossover trial in a pain relief study.

关键词： correlated binary data variable selection diverging number of parameters adaptive LASSO GEE oracle properties sandwich covariance formula penalized quadratic form function

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