論文の概要: Flexible variable selection in the presence of missing data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.12989v1
- Date: Fri, 25 Feb 2022 21:41:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-01 17:12:46.517861
- Title: Flexible variable selection in the presence of missing data
- Title（参考訳）: 欠落データの存在下でのフレキシブルな変数選択
- Authors: B. D. Williamson and Y. Huang
- Abstract要約: 本稿では,非パラメトリックな変数選択アルゴリズムと多重計算を組み合わせることで,非ランダムなデータが存在する場合のフレキシブルなパネルを開発する。
提案手法の動作特性は良好であり,既存のペナル化回帰手法と比較して高い分類性能を有するパネルが得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In many applications, it is of interest to identify a parsimonious set of
features, or panel, from multiple candidates that achieves a desired level of
performance in predicting a response. This task is often complicated in
practice by missing data arising from the sampling design or other random
mechanisms. Most recent work on variable selection in missing data contexts
relies in some part on a finite-dimensional statistical model (e.g., a
generalized or penalized linear model). In cases where this model is
misspecified, the selected variables may not all be truly scientifically
relevant and can result in panels with suboptimal classification performance.
To address this limitation, we propose several nonparametric variable selection
algorithms combined with multiple imputation to develop flexible panels in the
presence of missing-at-random data. We outline strategies based on the proposed
algorithms that achieve control of commonly used error rates. Through
simulations, we show that our proposals have good operating characteristics and
result in panels with higher classification performance compared to several
existing penalized regression approaches. Finally, we use the proposed methods
to develop biomarker panels for separating pancreatic cysts with differing
malignancy potential in a setting where complicated missingness in the
biomarkers arose due to limited specimen volumes.
- Abstract（参考訳）: 多くのアプリケーションにおいて、応答を予測する上で望ましいレベルのパフォーマンスを達成する複数の候補から、同種の機能セット、またはパネルを特定することが関心がある。
このタスクは、サンプリング設計やその他のランダムなメカニズムから生じるデータの欠如によって、しばしば複雑になる。
欠落したデータ文脈における変数選択に関する最近の研究は、有限次元統計モデル(例えば、一般化またはペナル化線形モデル)に依存している。
このモデルが不特定化されている場合、選択された変数は必ずしも科学的に関連づけられず、サブ最適分類性能を持つパネルとなる可能性がある。
この制限に対処するために、複数の非パラメトリック変数選択アルゴリズムと複数のインプットを組み合わせることで、非ランダムデータの存在下でフレキシブルなパネルを開発する。
提案手法は,一般的な誤り率の制御を行うアルゴリズムに基づく戦略を概説する。
シミュレーションにより,提案手法の動作特性は良好であり,既存のペナル化回帰手法と比較して高い分類性能を有するパネルが得られた。
最後に, 検体数が少ないため, 複雑なバイオマーカーの欠如が生じた症例において, 膵嚢胞を異なる悪性度で分離するためのバイオマーカーパネルの開発を行った。
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