当 P >> N 时识别有效的 HIV 干预措施：变量选择模型和弹性网络回归模型的跨国应用该论文已从会议中撤回。
帕斯卡尔·谢弗 ，圣加仑大学研究生
克里斯蒂安·希尔德布兰德 ，圣加仑大学项目负责人
本研究通过分析涉及 176 个国家/地区和 400 多个变量的大型跨国数据集（即病例数远小于预测因子数的研究），确定了最有效的艾滋病毒干预措施。具体而言，本研究基于对国家级艾滋病毒预防活动数据的分析，并结合了其他国家特定指标，例如人均 GDP、教育系统投资、男女性别比例、城市化程度等。数据基于 Gapminder 数据库，共计 176 个国家/地区。通过结合探索性因子分析和带有引导估计的弹性净回归（参见 Tibshirani 1996；Zou 和 Hastie 2005），本研究表明，降低艾滋病毒感染率的主要驱动力不是人均 GDP 或其他经济福利相关指标，而是一国的教育系统和先前对一般医疗保健的投资。与直觉相反，尽管避孕措施在当前全球干预政策中占据主导地位，但其并非降低各国艾滋病毒感染率的主要驱动力。本研究对于有效设计公共政策干预措施以及使用变量选择模型确定最有效的指标具有重要意义。
