Local regression smoothers with set-valued outcome data
Local regression smoothers with set-valued outcome data
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使用设定值结果数据进行局部回归平滑器
DOI：
10.1016/j.ijar.2020.10.005
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发表时间：
2021
影响因子：
3.9
通讯作者：
Peng, Sida
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Li, Qiyu;Molchanov, Ilya;Molinari, Francesca;Peng, Sida
本文提出了一种方法进行局部线性回归平滑存在集值的结果数据。所提出的估计是一致的，其均方误差和渐近分布。一种方法来建立误差管周围的估计，并进行了一个小的Monte Carlo演习，以确认良好的有限样本性质的估计。该方法的有用性在来自临床试验的新数据集上进行了说明，以评估某些基因的表达对不同肺癌治疗结果的影响。
This paper proposes a method to conduct local linear regression smoothing in the presence of set-valued outcome data. The proposed estimator is shown to be consistent, and its mean squared error and asymptotic distribution are derived. A method to build error tubes around the estimator is provided, and a small Monte Carlo exercise is conducted to confirm the good finite sample properties of the estimator. The usefulness of the method is illustrated on a novel dataset from a clinical trial to assess the effect of certain genes' expressions on different lung cancer treatments outcomes.
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