×
安德烈亚斯·本德;安德烈亚斯·格罗尔;费边·舍伊普

时间对事件分析的广义加性模型方法。 （英语） Zbl 07289510号

统计模型。 18，编号3-4，299-321（2018）.
摘要：本教程文章演示了如何利用最近为广义加性混合模型开发的高级推理方法，以非常灵活的方式建模时间到事件数据。特别是，我们描述了将此类数据转换为合适格式所需的预处理步骤，并说明了如何估计和解释各种影响，包括平滑的非线性基线风险，以及潜在的非线性和非线性时变影响。我们还提供了有用的图形工具，用于模型评估和估计效果的解释。在整个过程中，我们使用各种应用程序示例演示了这种方法。这篇文章附有一篇新的R（右）-名为pammtools的包实现了这里描述的所有工具。

引用于6文件

MSC公司：

62至XX 统计

关键词：

考克斯模型;时变系数;分段指数模型;惩罚;生存分析;样条曲线

软件：

每小时;pammtools工具;mgcv公司;汽车数据;lme4公司;R（右）;计时器;姆博斯特;汽车;格尔姆奈特;生存;半标准杆
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Bender}等人，统计模型。18，编号3-4-299-321（2018；Zbl 07289510）
全文： 内政部

参考文献：

[1] 安德森，PK，博根，O，吉尔，R，基丁，N（1992）基于计数过程的统计模型柏林和纽约，纽约州：斯普林格·弗拉格。
[2] Argyropoulos，C，Unruh，ML（2015）通过广义加性模型分析随机对照试验的时间到事件结果。公共科学图书馆，10，电话：0123784。doi:10.1371/journal.pone.0123784·doi:10.1371/journal.pone.0123784
[3] Bates，D，Mächler，M，Bolker，B，Walker，S（2015）使用lme4拟合线性混合效应模型。统计软件杂志, 67, 1-48. doi:10.18637/jss.v067.i01·doi:10.18637/jss.v067.i01
[4] Bender，A，Scheipl，F（2017年11月14日）。adibender/pamtools:v0.0.3.2（版本v0.0.3.2）。泽诺。统一资源定位地址http://doi.org/10.5281/zenodo.1048832
[5] Bender，A，Groll，A，Scheipl，F（2018年1月14日）。adibender/pamtutorial-smj:版本1.0.1（版本1.0.1）。泽诺。统一资源定位地址http://doi.org/10.5281/zenodo.1147058
[6] Bender，A，Scheipl，F，Küchenhoff，H，Day，AG，Hartl，W（2016）基于惩罚分段指数模型的暴露-反应关联建模（技术报告108）。路德维希·马克西米利安大学URLhttps://epub.ub.uni-muenchen.de/32010/。
[7] Berger，M，Schmid，M（2018）离散时间对事件数据的半参数回归。统计建模, 18 322-345. ·Zbl 07289511号
[8] Clayton，DG（1983）使用GLIM拟合失效时间分布的一般族。英国皇家统计学会杂志。C系列（应用统计学）, 32, 102-109. doi:10.2307/2347288·Zbl 0534.62075号
[9] Cox，DR（1972）回归模型和寿命表（含讨论）。英国皇家统计学会杂志，B 34187-220·兹比尔0243.62041
[10] Demarqui，FN，Loschi，RH，Colosimo，EA（2008）估算分段指数模型的时间点网格。终身数据分析, 14, 333-356. doi:10.1007/s10985-008-9086-0·Zbl 1356.62182号 ·doi:10.1007/s10985-008-9086-0
[11] Eilers，PHC（1998）使用B样条进行危险平滑。第十三届统计建模国际研讨会会议记录路易斯安那州新奥尔良，200-207。
[12] Eilers，PHC，Marx，BD（1996）使用B样条和惩罚进行灵活平滑。统计科学, 11, 89-121. doi:10.1214/ss/1038425655·Zbl 0955.62562号 ·doi:10.1214/ss/1038425655
[13] Fox，J，Weisberg，HS（2011）应用回归的R伴侣加利福尼亚州千橡树市：SAGE。国际标准图书编号978-1-4129-7514-8。
[14] Friedman，M（1982）具有协变量的生存数据的分段指数模型。统计年鉴, 10, 101-113. ·Zbl 0483.62086号 ·doi:10.1214/aos/1176345693
[15] Friedman，J，Hastie，T，Tibshirani，R（2010）通过坐标下降法实现广义线性模型的正则化路径。统计软件杂志, 33, 1-22. ·doi:10.18637/jss.v033.i01
[16] Frumento，P（2016）pch：截尾和截断数据的分段常数风险模型.R程序包版本1.3。统一资源定位地址https://CRAN.R-project.org/package=pch
[17] Gasparrini，A，Scheipl，F，Armstrong，B，Kenward，MG（2017）分布式滞后非线性模型的惩罚框架。生物计量学.doi:10.1111/biom.12645·Zbl 1522.62132号 ·doi:10.1111/biom.12645
[18] Gerds，TA，Kattan，MW，Schumacher，M，Yu，C（2013）使用协变量相关删失估计生存预测模型的时间相关一致性指数。医学统计学, 32, 2173-2184. 数字对象标识代码：10.1002/sim.5681·数字对象标识代码：10.1002/sim.5681
[19] Groll，A，Hastie，T，Tutz，G（2017）通过正则化方法选择Cox脆弱模型中的效应。生物计量学, 73, 846-856. ·Zbl 1522.62137号 ·doi:10.1111/biom.12637
[20] Guo，G（1993）左旋数据的事件历史分析。社会学方法, 23, 217-243. doi:10.307/271011
[21] Hastie，T，Tibshirani，R（1993）变系数模型。英国皇家统计学会杂志。B系列（方法学）, 55, 757-796. doi:10.2307/2345993·Zbl 0796.62060号 ·doi:10.1111/j.2517-6161.1993.tb01939.x
[22] Holford，TR（1980）使用对数线性模型对存活率和存活率进行分析。生物计量学, 36, 299-305. doi:10.2307/2529982·Zbl 0463.62095号 ·doi:10.2307/2529982
[23] Hothorn，T，Bühlmann，P（2006），基于模型的高维增压。生物信息学, 22, 2828-2829. ·doi:10.1093/bioinformatics/btl462
[24] Hothorn，T，Bühlmann，P，Kneib，T，Schmid，M，Hofner，B（2016）mbost:基于模型的增强.R程序包版本2.7-0。统一资源定位地址https://CRAN.R-project.org/package=mboost ·Zbl 1242.68002号
[25] Hurvich，CM，Simonoff，JS，Tsai，C（1998）使用改进的Akaike信息准则平滑非参数回归中的参数选择。英国皇家统计学会杂志：B辑（统计方法）, 60, 271-293. ·Zbl 0909.62039号 ·doi:10.1111/1467-9868.00125
[26] Kalbfleisch，J，Prentice，R（1980）失效时间数据的统计分析纽约州纽约市：Wiley·Zbl 0504.62096号
[27] Klein，JP，Moeschberger，ML（1997）生存分析：删减数据和截短数据的技术。纽约州纽约：施普林格·Zbl 0871.62091号 ·doi:10.1007/978-1-4757-2728-9
[28] Laird，N，Olivier，D（1981）使用对数线性分析技术对截尾生存数据进行协方差分析。美国统计协会杂志, 76, 231-240. doi:10.2307/2287816·Zbl 0473.62045号 ·网址：10.1080/01621459.1981.10477634
[29] Marra，G，Wood，SN（2011）广义加性模型的实用变量选择。计算统计与数据分析, 55, 2372-2387. doi:10.1016/j.csda.2011.02.004·Zbl 1328.62475号 ·doi:10.1016/j.csda.2011.02.004
[30] Martinussen，T，Scheike，TH（2006）生存数据的动态回归模型纽约州纽约市：施普林格·Zbl 1096.62119号
[31] Mayr，A，Hofner，B（2018）《统计建模的推动：非技术介绍》。统计建模, 18 365-384. ·Zbl 07289513号
[32] Meier，L，Van de，Geer S，Bühlmann，P（2008）LASSO组用于逻辑回归。英国皇家统计学会杂志，B 70，53-71·兹比尔1400.62276 ·文件编号：10.1111/j.1467-9868.2007.00627.x
[33] R核心团队（2016）R： 统计计算语言和环境。维也纳：R统计计算基金会URLhttps://www.R-project.org/
[34] Rodríguez-Girondo，M，Kneib，T，Cadarso-Suárez，C，Abu-Assi，E（2013）非比例风险回归模型构建。医学统计学, 32, 5301-5314. 数字对象标识代码：10.1002/sim.5961·数字对象标识代码：10.1002/sim.5961
[35] 罗西，PH，伯克，RA，勒尼汉，KJ（1980）金钱、工作和犯罪：实验证据。纽约：学术出版社。
[36] Ruppert，D，Wand，MP，Carroll，RJ（2003）半参数回归剑桥：剑桥大学出版社·Zbl 1038.62042号 ·doi:10.1017/CBO9780511755453
[37] Sennhenn-Reulen，H，Kneib，T（2016）结构化聚变LASSO惩罚了多状态模型。医学统计学.doi:10.1002/sim.7017
[38] Simon，N，Friedman，J，Hastie，T，Tibshirani，R（2011）通过坐标下降实现Cox比例风险模型的正则化路径。统计软件杂志, 39, 1. ·doi:10.18637/jss.v039.i05
[39] Sylvestre，M-P，Abrahamowicz，M（2009）时间依赖性暴露对危害累积影响的灵活建模。医学统计学, 28, 3437-3453. doi:10.1002/sim.3701
[40] Therneau，TM（2015）S中的生存分析包.R程序包版本2.38。统一资源定位地址http://cran.us.r-project.org/web/packages/survival/index.html
[41] Thomas，L，Reyes，EM（2014）教程：使用SAS和R对具有时变系数的Cox回归模型进行生存估计。统计软件杂志，代码段, 61. 统一资源定位地址https://www.jstatsoft.org/article/view/v061c01
[42] Whitehead，J（1980）使用GLIM将考克斯回归模型拟合到生存数据。英国皇家统计学会杂志。C系列（应用统计学）, 29, 268-275. doi:10.2307/2346901·Zbl 0471.62105号
[43] Wood，SN（2011）半参数广义线性模型的快速稳定限制最大似然和边际似然估计。英国皇家统计学会杂志：B辑（统计方法）, 73, 3-36. ·Zbl 1411.62089号 ·文件编号：10.1111/j.1467-9868.2010.00749.x
[44] Wood，SN（2012）关于扩展广义加性模型的光滑分量的p值。生物特征, 100, 221-228. doi:10.1093/biomet/ass048·Zbl 1284.62270号 ·doi:10.1093/biomet/ass048
[45] 伍德，SN（2017）mgcv：具有GCV/AIC/REML平滑度估计的混合GAM计算工具。统一资源定位地址https://cran.r-project.org/web/packages/mgcv/index.html
[46] Wood，SN，Li，Z，Shaddick，G，Augustin，NH（2016）千兆数据的广义加性模型：英国黑烟网络每日数据建模。美国统计协会杂志, 1-40. doi:10.1080/01621459.2016.1195744
[47] Wood，SN，Pya，N，Saefken，B（2016）一般平滑模型的平滑参数和模型选择。美国统计协会杂志, 111, 1548-1563. doi:10.1080/01621459.2016.1180986·doi:10.1080/01621459.2016.1180986
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。