基于自适应岭过程的区间删失数据回归建模
统计方法学
2020-10-15 v2
摘要
针对再植牙数据集提出一种分析牙骨粘连并发症发生时间的新方法。在左删失、区间删失和右删失数据的背景下，引入了一个具有分段常数基线风险的Cox模型。通过将真实事件时间视为未观测变量，利用EM算法进行估计。该估计过程产生基线参数的块对角Hessian矩阵。利用估计方法的这一有趣特性，实现了L0惩罚似然方法，以自动确定基线风险分割点的数量与位置。该过程可检测出患者牙骨粘连风险较高的特定时间段。该方法可直接扩展至包含精确观测值与治愈比例的情形。获得了理论结果，从而能够基于渐近似然理论推导模型参数的统计推断。通过模拟研究，表明该惩罚技术能很好地拟合基线风险并精确估计所得的回归参数。
引用
@article{arxiv.1812.09158,
title = {Regression modelling of interval censored data based on the adaptive ridge procedure},
author = {Olivier Bouaziz and Eva Lauridsen and Grégory Nuel},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.09158},
year = {2020}
}