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J-GLOBAL ID：202202278896214429   整理番号：22A1058044

超高次元右打切りデータのための新しいロバストモデルフリー特徴スクリーニング法【JST・京大機械翻訳】

A new robust model-free feature screening method for ultra-high dimensional right censored data

著者 (2件)： Liu Yi (School of Mathematical Sciences, Ocean University of China, Qingdao, China) ,  Chen Xiaolin (School of Statistics, Qufu Normal University, Qufu, China)
資料名： Communications in Statistics - Theory and Methods  (Communications in Statistics - Theory and Methods)
巻： 51  号： 6  ページ： 1857-1875  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5821A  ISSN： 0361-0926  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,超高次元右検閲データのためのロバスト特徴スクリーニング法に関するものである。生存時間と単一共変量間の依存性の新鮮尺度から構築したスクリーニング指数により,新しいロバストでモデルフリーな特徴スクリーニングアプローチを構築した。この新しく導入した指数の1つの魅力的な特性は,生存期間と共変量が独立であるならば,ゼロに等しいことである。さらに,それは応答の単調変換に不変であり,応答の重い尾分布と異常値に対してロバストである。これらの魅力的な特性は,導出された特徴スクリーニングアプローチを,超高次元の正しい検閲データのための特徴スクリーニング法の中で競合的なものにする。いくつかの規則性条件下で提案した特徴スクリーニング手順に対する確実なスクリーニング特性を確立し,数値研究を通してその性能を評価した。いくつかの主な競争者との数値的比較は,その主な競争者に対して新しく提案された手段の利点を示した。よく知られた拡散大B細胞リンパ腫(DLBCL)データを利用して,著者らの方法論を説明した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データ ,  特性 ,  統計解析 ,  規則度 ,  異常値 ,  *高次元 ,  *次元 ,  *スクリーニング ,  *ロバスト性 ,  B細胞リンパ腫
準シソーラス用語： 検閲 ,  数値研究 ,  共変量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 打切り変位量相関 ,  正しい打切りデータ ,  確かなスクリーニング特性 ,  超高 ,  次元データ

分類 (3件)： 数値計算  (JE02000J) ,  ドキュメンテーション  (CA01030Q) ,  分子・遺伝情報処理  (JE15040B)

タイトルに関連する用語 (3件)： 高次元 ,  打切り ,  スクリーニング法