Censored Rank Independence Screening for High-dimensional Survival Data

doi:10.1093/biomet/asu047

.2014;101(4):799-814.

doi:10.1093/biomet/asu047。

高维生存数据的删失秩独立筛选

芮松¹, 文宾路¹, 双鸽马², X杰西·詹¹

附属公司

¹美国北卡罗来纳州罗利市北卡罗莱纳州立大学统计系，邮编：27695。
²美国康涅狄格州纽黑文市耶鲁大学公共卫生学院生物统计学系，邮编：06510。

PMID： 25663709
预防性维修识别码：项目经理4318124
内政部： 10.1093/biomet/asu047

高维生存数据的删失秩独立筛选

芮松等。生物计量学. 2014.

.2014;101(4):799-814.

doi:10.1093/biomet/asu047。

作者

芮松¹, 文宾路¹, 双鸽马², 杰西·郑¹

附属公司

¹美国北卡罗来纳州罗利市北卡罗莱纳州立大学统计系，邮编：27695。
²美国康涅狄格州纽黑文市耶鲁大学公共卫生学院生物统计学系，邮编：06510。

PMID： 25663709
预防性维修识别码：项目经理4318124
内政部： 10.1093/biomet/asu047

摘要

在现代统计应用中，协变量的维数可能远大于样本量。在线性模型的背景下，相关筛选（Fan和Lv，2008）已被证明可以有效地降低此类数据的维数，同时实现可靠的筛选特性，即可以高概率地保留所有活动变量。然而，当应用于受污染的协变量和/或经审查的结果时，基于皮尔逊相关性的筛查表现不佳。本文研究了高维生存数据的删失秩独立筛选。该方法对含有离群值的预测因子具有鲁棒性，适用于一般的生存模型，并具有一定的筛选特性。模拟和实际数据分析表明，该方法在中等大小和高维预测值的生存数据集上具有竞争力，即使这些数据集受到污染。

关键词：高维生存数据；职级独立性筛选；确定屏蔽性能。

PubMed免责声明

数字

图1
情景1下比例风险模型的前4、10、20、30、40和50个选定变量中包含的活动变量的平均数。实心圆表示使用该方法获得的结果；三角形表示生存期筛选时的特征畸变，方形表示偏似然比筛选；钻石表示相关筛选。对于每种方法，上线表示15%的审查，下线表示40%的审查。

图2
情景2下比例风险模型的前15、30、45、60、75、90、120和150个选定变量中包含的活动变量的平均数。实心圆表示使用该方法获得的结果；三角形表示生存期筛选时的特征畸变，方形表示偏似然比筛选；钻石表示相关筛选。对于每种方法，上线表示15%的审查，下线表示40%的审查。

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