基于复合次序模型的惩罚广义估计方程：理论、方法与应用的深度剖析

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，数据呈现出爆炸式增长，数据的维度和复杂性也日益增加。从生物医学领域中大量基因数据、蛋白质组学数据，到金融领域高频交易数据、客户信用数据，再到互联网行业用户行为数据、社交媒体数据等，高维数据和复杂数据结构已成为各领域数据分析的常态。在这样的背景下，传统的统计分析方法面临着严峻的挑战。

广义估计方程（GeneralizedEstimatingEquations，GEE）作为一种经典的统计方法，自Liang和Zeger于1986年提出以来，在纵向数据和聚类数据分析中得到