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J-GLOBAL ID：201802217732702131   整理番号：18A0607432

冷蔵庫:個別化予測のためのリッジ回帰の集束微調整【Powered by NICT】

Fridge: Focused fine-tuning of ridge regression for personalized predictions

著者 (2件)： Hellton Kristoffer H. (Department of Mathematics, University of Oslo, Oslo, Norway) ,  Hjort Nils Lid (Department of Mathematics, University of Oslo, Oslo, Norway)
資料名： Statistics in Medicine  (Statistics in Medicine)
巻： 37  号： 8  ページ： 1290-1303  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)

抄録/ポイント： 統計的予測法は典型的には調整パラメータ(s)の微調整のいくつかの形式を必要とし,標準法としてK倍交差検証した。リッジ回帰では,多くの方法が存在するが,全ての一般的な交差検証を含む,は一つの単一パラメータはすべての将来予測のために選択することである。代わりに,転帰を予測する個々のユニークな同調パラメータを計算するためを提案した。これは特異的な個々の共変量のベクトルに焦点を当てて個別予測を生成する。集束リッジ冷蔵庫法2part寄与を導入した:最初に,特異的共変量ベクトルの平均二乗予測誤差を最小化するオラクル同調パラメータを定義し,次に回帰係数と誤差分散パラメータのプラグイン推定値を用いて,この同調パラメータを推定することを提案した。手順はパラメトリックブートストラップを用いてロジスティックリッジ回帰に拡張した。高次元データのために,プラグイン推定値として交差検定を有するリッジ回帰を用いることを提案し,シミュレーションは,冷蔵庫を模擬データおよび実データの両者に対する相互妥当性確認技術のリッジよりも小さな平均予測誤差を与えることを示した。個別化医療の二つの応用における線形及びロジスティック回帰モデルのための新しい概念を示した:遺伝子発現データに基づく個々のリスクと治療応答を予測した。法はRパッケージ冷凍機に実装した。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 個別化医療 ,  推定量 ,  予測誤差 ,  線形性 ,  *冷蔵庫 ,  予測技法 ,  *予測 ,  ベクトル ,  交差検証法 ,  同調 ,  *集束
準シソーラス用語： 高次元データ ,  回帰係数 ,  共変量 ,  *リッジ回帰 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 集束情報基準 ,  ゲノミクス ,  個別化医療 ,  リッジ回帰 ,  同調パラメータ

分類 (3件)： その他の情報処理  (JE15050M) ,  分光分析  (CC03012W) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 冷蔵庫 ,  予測 ,  リッジ回帰 ,  集束 ,  微調整