多变量分析中变量与函数形式选择的研究现状——悬而未决的问题
统计方法学
2019-07-02 v1
摘要
在建立多变量模型时，如何选择变量并确定连续变量的函数形式是一个关键问题。临时的“传统”变量选择方法已使用至少50年。类似地，确定连续变量函数形式的方法早在多年前就已提出。近来，针对这两大挑战提出了许多替代方法，但关于它们性质的知识以及有意义的比对却很匮乏。为了界定研究现状，并为仅具备基础统计知识的科研人员提供有证据支持的指导，多变量建模中仍存在许多悬而未决的问题。我们的主要目标是识别并阐明文献中的此类空白，并以适中的技术层次向广大的统计从业者、研究人员和学生群体进行展示。我们简要讨论了描述性回归模型构建中的一般问题、变量选择策略、选择连续变量函数形式的不同方式，以及变量与函数联合选择的方法。我们讨论了两个取自医学文献的例子，以说明建模实践中的问题。我们的综述表明，目前尚缺乏足够证据来支撑多变量分析中变量与函数形式选择的推荐方案。此类证据可能来自不同替代方法之间的比较。特别地，我们强调了七个需要进一步研究的重要主题，并对未来研究方向提出建议。
引用
@article{arxiv.1907.00786,
title = {State-of-the-art in selection of variables and functional forms in multivariable analysis -- outstanding issues},
author = {Willi Sauerbrei and Aris Perperoglou and Matthias Schmid and Michal Abrahamowicz and Heiko Becher and Harald Binder and Daniela Dunkler and Frank E. Harrell and Patrick Royston and Georg Heinze},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.00786},
year = {2019}
}