論文の概要: On the study of the Beran estimator for generalized censoring indicators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.01726v1
• Date: Thu, 3 Sep 2020 15:04:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-22 07:07:28.949500
• Title: On the study of the Beran estimator for generalized censoring indicators
• Title（参考訳）: 一般化された検閲指標に対するベラン推定器の研究
• Authors: Mikael Escobar-Bach and Olivier Goudet
• Abstract要約: 条件付きKaplan-Meier推定器は、寿命条件付き生存関数に対する一貫した推定を提案することが知られている。 本稿では,検閲指標が明確に特定されていない場合のベラン推定器について検討する。 本研究は, シミュレーションによる小型試料の挙動評価を行い, 合成データ解析による実用性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4213973379473654
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Along with the analysis of time-to-event data, it is common to assume that only partial information is given at hand. In the presence of right-censored data with covariates, the conditional Kaplan-Meier estimator (also referred as the Beran estimator) is known to propose a consistent estimate for the lifetimes conditional survival function. However, a necessary condition is the clear knowledge of whether each individual is censored or not, although, this information might be incomplete or even totally absent in practice. We thus propose a study on the Beran estimator when the censoring indicator is not clearly specified. From this, we provide a new estimator for the conditional survival function and establish its asymptotic normality under mild conditions. We further study the supervised learning problem where the conditional survival function is to be predicted with no censorship indicators. To this aim, we investigate various approaches estimating the conditional expectation for the censoring indicator. Along with the theoretical results, we illustrate how the estimators work for small samples by means of a simulation study and show their practical applicability with the analysis of synthetic data and the study of real data for the prognosis of monoclonal gammopathy.
• Abstract（参考訳）: 時間からイベントまでのデータの分析とともに、部分的な情報だけが手元に与えられると仮定するのが一般的である。 条件付きKaplan-Meier推定器(Beran estimator)は、共変量を持つ右チャージデータの存在下で、寿命条件付き生存関数に対する一貫した推定を提案することが知られている。 しかし、各個人が検閲されているかどうかについては明確な知識が必要であるが、この情報は不完全かもしれないし、実際には完全に欠落しているかもしれない。 そこで本研究では,検閲指標が明確に特定されていない場合にberan推定器について検討する。 そこで我々は, 条件付き生存関数の新しい推定器を提供し, 温和な条件下での漸近正常性を確立する。 さらに,検閲指標なしで条件付き生存関数を予測できる教師付き学習問題についても検討する。 本研究では,検閲指標の条件付期待値を推定する様々な手法について検討する。 理論的な結果とともに, シミュレーション研究により, 微量試料に対する推定器の作用を解明し, 合成データの解析およびモノクローナルガムパチーの予後に関する実データに対する実用的応用性を示す。

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