1 0 0 0 OA 高次元Cox回帰モデルの統計的推測について
- 著者
- 本田 敏雄
- 出版者
- 一般社団法人 日本統計学会
- 雑誌
- 日本統計学会誌 (ISSN:03895602)
- 巻号頁・発行日
- vol.52, no.2, pp.113-129, 2023-03-01 (Released:2023-03-01)
- 参考文献数
- 62
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.
1 0 0 0 OA 高次元Cox回帰モデルの統計的推測について
- 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
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.
