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J-GLOBAL ID：202202223398492960   整理番号：22A0954537

重み付き推定量によるランダムに正しい打ち切りデータを持つパラメトリックモデルとセミパラメトリックモデルの比較:結腸癌と肝細胞癌データセットにおける2つの応用【JST・京大機械翻訳】

Comparison of parametric and semi-parametric models with randomly right-censored data by weighted estimators: Two applications in colon cancer and hepatocellular carcinoma datasets

著者 (4件)： Yenilmez Ismail (Department of Statistics, Eskisehir Technical University, Eskisehir, Turkey) ,  Yilmaz Ersin (Department of Statistics, Mugla Sitki Kocman University, Mugla, Turkey) ,  Kantar Yeliz Mert (Department of Statistics, Eskisehir Technical University, Eskisehir, Turkey) ,  Aydin Dursun (Department of Statistics, Mugla Sitki Kocman University, Mugla, Turkey)
資料名： Statistical Methods in Medical Research  (Statistical Methods in Medical Research)
巻： 31  号： 2  ページ： 372-387  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5397A  ISSN： 0962-2802  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： 本研究では,パラメトリックおよび半パラメトリック回帰モデルを,ランダム右検閲のために調査した。前述の回帰モデルの成分を,CoxとKaplan-Meier推定に基づく重みで推定し,それは,それぞれ,生存解析で使用される半パラメトリックとノンパラメトリック法である。Cox回帰から得た重みに基づくTobitを指数,Weibullおよびガンマ分布のような分布仮定を必要とする他のパラメトリックモデルの代わりにパラメトリックモデルとして扱った。また,半パラメトリック平滑化スプラインとKaplan-Meier重みに基づく半パラメトリック平滑化カーネル推定器を用いた。したがって,推定は柔軟なアプローチによる2つのモデルから得られた。重みに依存するモデルの柔軟な形状を示すために,モンテカルロシミュレーションを行い,すべての結果を示し,議論した。2つの経験的データセットを用いて,前述の推定器の性能を示した。3つの方法は互いに類似した結果を与えたが,半パラメトリック手法はパラメトリック手法よりもわずかに優れていた。他方,パラメトリックアプローチ法は,中と大サンプルサイズで良好な結果をもたらし,高い検閲レベルをもたらした。他のすべての知見が共有され,解釈された。Copyright The Author(s) 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  推定 ,  統計的推定 ,  ノンパラメトリック法 ,  平滑化 ,  スプライン ,  *モデル ,  回帰モデル ,  Γ分布 ,  *推定量 ,  *肝細胞癌 ,  *結腸腫瘍
準シソーラス用語： 生存率分析 ,  モンテカルロシミュレーション ,  *パラメトリックモデル ,  カーネル推定 ,  *セミパラメトリックモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： ランダムに正しい打ち切りデータ ,  平滑化スプライン法 ,  トビット ,  カーネル推定量 ,  Kaplan-Meier重量 ,  逆確率打切り重み

分類 (3件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  数値計算  (JE02000J) ,  統計学  (AB08000H)

タイトルに関連する用語 (8件)： 推定量 ,  打ち切り ,  パラメトリックモデル ,  セミパラメトリックモデル ,  結腸癌 ,  肝細胞癌 ,  データセット ,  応用