複雑な,深く表現型化されたデータ集合におけるデータ補完戦略の評価:EU-AIMS縦断的ヨーロッパ自閉症プロジェクトの事例【JST・京大機械翻訳】

Llera A.; Brammer M.; Oakley B.; Tillmann J.; Zabihi M.; Mei T.; Charman T.; Ecker C.; Acqua F. Dell; Banaschewski T.; Moessnang C.; Baron-Cohen S.; Holt R.; Durston S.; Murphy D.; Loth E.; Buitelaar J. K.; Floris D. L.; Beckmann C. F.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220138756496 整理番号：22P0278913

複雑な,深く表現型化されたデータ集合におけるデータ補完戦略の評価:EU-AIMS縦断的ヨーロッパ自閉症プロジェクトの事例【JST・京大機械翻訳】

Evaluation of data imputation strategies in complex, deeply-phenotyped data sets: the case of the EU-AIMS Longitudinal European Autism Project

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著者 (19件)： , , , , , , , , , , , , , , , , , ,
資料名：
発行年： 2022年01月20日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月20日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

大規模マルチモーダル研究イニシアティブの数の増加は,典型的に発展する人口,ならびに精神科コホートにおいて行われている。多くの参加者に関する複数の測度を評価する困難さのため,ミスッシングデータはそのようなデータセットにおける共通の問題である。研究者が複数の測度間の関係を探索することを目標とするとき,欠測データの蓄積は蓄積する。ここでは,大規模(全N=764)からの臨床データにおける欠損値を満たす異なる補完戦略を評価し,EU-AIMS縦断的ヨーロッパ自閉症プロジェクト(LEAP)コンソーシアムの一部として募集したN=453自閉症個人およびN=311対照個人のサンプル(臨床および認知器具の範囲)を深く特性化した。特に,参加者の15の重複サブセットに分割された合計160の臨床尺度を考察した。線形モデル,ベイズ海嶺回帰,およびいくつかの非線形モデル,ディシジョンツリー,エクストラツリー,およびK-Neighbors回帰を含む4つの独立した多変量回帰モデルを含む,Round Robin回帰アプローチと同様に,2つの単純だが一般的な単変量戦略,平均および中央値インピュテーションを使用した。利用可能なデータを除去するため,従来の平均二乗誤差を用いてモデルを評価し,また,観測された分布および帰属分布の間のKL発散を考慮した。試験した多変量手法の全ては,典型的な単変量アプローチと比較して実質的な改善を提供することを示した。さらに,著者らの解析は,試験した全15データサブセットにわたって,エクストラツリー回帰アプローチが最良の大域的結果を提供することを明らかにした。これにより,LEAPプロジェクトのための欠測データを補完するユニークなモデルの選択が可能になり,将来,LEAPデータセットで働く研究者により使用される,固定された臨床データの固定セットを配送する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

精神障害

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