論文の概要: Conditional Distribution Function Estimation Using Neural Networks for Censored and Uncensored Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02384v1
• Date: Wed, 6 Jul 2022 01:12:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-07 14:23:24.284083
• Title: Conditional Distribution Function Estimation Using Neural Networks for Censored and Uncensored Data
• Title（参考訳）: 知覚・無感覚データに対するニューラルネットワークを用いた条件分布関数推定
• Authors: Bingqing Hu, Bin Nan
• Abstract要約: 検閲されたデータと検閲されていないデータの両方に対してニューラルネットワークを用いて条件分布関数を推定することを検討する。 本研究では,提案手法が望ましい性能を有することを示す一方で,モデル仮定に違反した場合に偏りのある推定値が得られることを示す。
• 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: Most work in neural networks focuses on estimating the conditional mean of a continuous response variable given a set of covariates.In this article, we consider estimating the conditional distribution function using neural networks for both censored and uncensored data. The algorithm is built upon the data structure particularly constructed for the Cox regression with time-dependent covariates. Without imposing any model assumption, we consider a loss function that is based on the full likelihood where the conditional hazard function is the only unknown nonparametric parameter, for which unconstraint optimization methods can be applied. Through simulation studies, we show the proposed method possesses desirable performance, whereas the partial likelihood method and the traditional neural networks with $L_2$ loss yield biased estimates when model assumptions are violated. We further illustrate the proposed method with several real-world data sets. The implementation of the proposed methods is made available at https://github.com/bingqing0729/NNCDE.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークにおけるほとんどの研究は、一組の共変量に対して連続応答変数の条件平均を推定することに焦点を当て、この記事では、検閲されたデータと無検閲データの両方に対してニューラルネットワークを用いて条件分布関数を推定することを検討する。 このアルゴリズムは、時間依存の共変量を持つcox回帰のために特に構築されたデータ構造に基づいている。 モデル仮定を適用せずに、条件付きハザード関数が唯一の未知の非パラメトリックパラメータであり、非制約最適化法が適用可能な完全可能性に基づく損失関数を考える。 シミュレーション研究を通じて,提案手法は望ましい性能を有することを示す一方,モデル仮定に違反した場合に,損失収率$L_2$の従来のニューラルネットワークは偏りのある推定値を示す。 さらに,提案手法を実世界の複数のデータセットで説明する。 提案手法の実装はhttps://github.com/bingqing0729/NNCDEで公開されている。

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