Nonparametric testing theory in multivariate survival analysis

多元生存分析中的非参数检验理论

• 批准号: 5275680
• 负责人: Professor Dr. Jörg Rahnenführer
• 金额: --
• 依托单位: Lehrstuhl Statistische Methoden in der Genetik und Chemometrie
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Fellowships
• 财政年份: 2000
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 1999-12-31 至 2002-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/5275680?language=en
• 关键词: Nonparametric; testing; theory; multivariate; survival

In dem Forschungsprojekt sollen statistische nichtparametrische Testtheoriemethoden für multivariate Überlebenszeiten untersucht werden, wobei die beobachteten Überlebenszeiten zensiert sein können und möglicherweise hochdimensionale Kovariablen vorliegen. Es werden lokal optimale Rang- und Permutationstestverfahren entwickelt, die die bereits vorhandenen Methoden in zwei wesentlichen Punkten verallgemeinern:- Die multivariaten Überlebenszeiten und die Zensierungszeiten müssen nicht notwendig stochastisch unabhängig sein.- Zusätzliche hochdimensionale Kovariablen fließen in die Analyse der Überlebenszeiten ein.Die resultierenden Verfahren sollen einerseits auf reale Daten, insbesondere auf AIDS-Daten und Krebs-Daten mit hochdimensionalen Kovariablen (Genexpressionsdaten) angewendet werden. Andererseits wird die Güte der Methoden auf simulierten Daten mit angemessenen Stichprobengrößen evaluiert, bei denen die zugrunde liegenden Verteilungen bekannt sind.

在dem Forschungsprojekt sollen statistische nichtparameters Testtheoriemethoden f<e:1> r多元Überlebenszeiten untersucht werden， wobei die bebacachteten Überlebenszeiten zensiert sein können and möglicherweise hochdimensionale kovariablevorligen。Es werden局部最优随机组合stesteverfahren entwickelt， die die bereits vorhandenen Methoden in zwei wesentlichen Punkten verallgemeinern:- die multivariaten Überlebenszeiten and die Zensierungszeiten mssen nicht notenddig stochastisch unabhängig sein。- Zusätzliche hochdimensionale kovarilen fly ßen in die analyze der Überlebenszeiten in。Die resultierenden Verfahren sollen = auf reale Daten， inbesderere auf AIDS-Daten和Krebs-Daten = hochdimensionalen kovariable (Genexpressionsdaten) angewendet werden。该方法用于模拟数据的分析与分析，如：模拟数据的分析与分析Stichprobengrößen评估，模拟数据的分析与分析。