論文の概要: Active-set algorithms based statistical inference for shape-restricted
generalized additive Cox regression models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15735v1
- Date: Tue, 29 Jun 2021 21:40:28 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-01 15:24:06.421288
- Title: Active-set algorithms based statistical inference for shape-restricted
generalized additive Cox regression models
- Title（参考訳）: 形状制限型一般化加法的cox回帰モデルに対するアクティブセットアルゴリズムに基づく統計的推論
- Authors: Geng Deng, Guangning Xu, Qiang Fu, Xindong Wang and Jing Qin
- Abstract要約: 我々は、有名なコックス回帰モデル(SR-Cox)に形状制限推論を導入する。
負の対数様関数の最小化は凸最適化問題として定式化される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.646091866995066
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recently the shape-restricted inference has gained popularity in statistical
and econometric literature in order to relax the linear or quadratic covariate
effect in regression analyses. The typical shape-restricted covariate effect
includes monotonic increasing, decreasing, convexity or concavity. In this
paper, we introduce the shape-restricted inference to the celebrated Cox
regression model (SR-Cox), in which the covariate response is modeled as
shape-restricted additive functions. The SR-Cox regression approximates the
shape-restricted functions using a spline basis expansion with data driven
choice of knots. The underlying minimization of negative log-likelihood
function is formulated as a convex optimization problem, which is solved with
an active-set optimization algorithm. The highlight of this algorithm is that
it eliminates the superfluous knots automatically. When covariate effects
include combinations of convex or concave terms with unknown forms and linear
terms, the most interesting finding is that SR-Cox produces accurate linear
covariate effect estimates which are comparable to the maximum partial
likelihood estimates if indeed the forms are known. We conclude that concave or
convex SR-Cox models could significantly improve nonlinear covariate response
recovery and model goodness of fit.
- Abstract（参考訳）: 近年、回帰分析における線形あるいは二次的共変量効果を緩和するために、形状制限推論が統計学や計量学の文献で人気を集めている。
典型的な形状制限された共変量効果は、単調な増大、減少、凸性または凹凸性を含む。
本稿では,共変量応答を形状制限付加関数としてモデル化した,有名なコックス回帰モデル(SR-Cox)に形状制限推論を導入する。
sr-cox回帰は、データ駆動の結び目選択を伴うスプライン基底展開を用いて、形状制限関数を近似する。
負のlog-likelihood関数の最小化を凸最適化問題として定式化し、アクティブセット最適化アルゴリズムを用いて解く。
このアルゴリズムのハイライトは、余分な結び目を自動的に取り除くことである。
共変量効果が凸あるいは凸項と未知の形式と線型項の組み合わせを含む場合、最も興味深い発見は、sr-cox が最大部分的確率推定に匹敵する正確な線形共変量効果推定を生成することである。
凸または凸sr-coxモデルが非線形共変応答の回復と適合のモデル良さを大幅に改善できると結論づけた。
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