Statistical Inferences on High-Dimensional Cox Regression Models
Statistical Inferences on High-Dimensional Cox Regression Models
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高维 Cox 回归模型的统计推断
DOI：
10.11329/jjssj.52.113
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发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
本田敏雄
中科院分区：
文献类型：
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作者：
谷口 隆晴;本田敏雄
データ収集技術の飛躍的進歩により, 説明変数の数 p の非常に多い高次元データが得られるようになり, その統計解析が重要な話題となって久しい. そして代表的な解析手法である Lasso などは, 学部生向けのテキストにも紹介されるようになっている. またさらに, 説明変数の数 p が標本数 n の指数オーダーと考えて差し支えないような超高次元データも, 統計解析の対象になっている. この解説論文では, 生存時間解析でもっともよく使われているといってもよい Cox 回帰モデルを中心に,(超) 高次元の説明変数がある場合の生存時間に関する最近の研究について, 著者自身の研究の観点から紹介する.