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文献
J-GLOBAL ID：201802229421686897
整理番号：18A1873908
競合リスクの下での高次元変数選択と予測およびSEER-メディケアリンクデータへの応用【JST・京大機械翻訳】
High-dimensional variable selection and prediction under competing risks with application to SEER-Medicare linked data
Hou Jiayi
(Altman Clinical and Translational Research Institute, University of California, San Diego, La Jolla, CA, 92093, U.S.A.)
,
Paravati Anthony
(Department of Radiation Medicine and Applied Sciences, University of California, San Diego, La Jolla, CA, 92093, U.S.A.)
,
Hou Jue
(Department of Mathematics, University of California, San Diego, La Jolla, CA, 92093, U.S.A.)
,
Xu Ronghui
(Department of Mathematics, University of California, San Diego, La Jolla, CA, 92093, U.S.A.)
,
Xu Ronghui
(Department of Family Medicine and Public Health, University of California, San Diego, La Jolla, CA, 92093, U.S.A.)
,
Murphy James
(Department of Radiation Medicine and Applied Sciences, University of California, San Diego, La Jolla, CA, 92093, U.S.A.)
資料名：
Statistics in Medicine
(Statistics in Medicine)
巻： 37 号： 24 ページ： 3486-3502 発行年： 2018年
JST資料番号： A1551A ISSN： 0277-6715 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： アメリカ合衆国 (USA) 言語： 英語 (EN)
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