著者

本田 敏雄

雑誌

2022年度統計関連学会連合大会

巻号頁・発行日

2022-07-05

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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っており,その統計解析が重要な話題となって久しく,代表的な手法である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.本講演では,生存時間解析でもっともよく使われているといって差し支えないCox回帰モデルを中心に,(超)高次元の説明変数がある生存時間の扱いに関して,最近の研究について,講演者自身の高次元データに関する研究全般にも触れながら、紹介していく.