論文の概要: Communication-Efficient Distributed Estimation and Inference for Cox's Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.12111v2
• Date: Tue, 28 Mar 2023 17:19:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 18:31:39.069793
• Title: Communication-Efficient Distributed Estimation and Inference for Cox's Model
• Title（参考訳）: Coxモデルに対する通信効率の良い分散推定と推定
• Authors: Pierre Bayle, Jianqing Fan, Zhipeng Lou
• Abstract要約: 我々は, 高次元のスパースコックス比例ハザードモデルにおいて, 推定と推定のための通信効率のよい反復分散アルゴリズムを開発した。 高次元ハザード回帰係数の線形結合に対する信頼区間を構築するために,新しい縮退法を提案する。 我々は、デコラートスコアテストに基づく任意の座標要素に対して、有効かつ強力な分散仮説テストを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5254598796939924
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Motivated by multi-center biomedical studies that cannot share individual data due to privacy and ownership concerns, we develop communication-efficient iterative distributed algorithms for estimation and inference in the high-dimensional sparse Cox proportional hazards model. We demonstrate that our estimator, even with a relatively small number of iterations, achieves the same convergence rate as the ideal full-sample estimator under very mild conditions. To construct confidence intervals for linear combinations of high-dimensional hazard regression coefficients, we introduce a novel debiased method, establish central limit theorems, and provide consistent variance estimators that yield asymptotically valid distributed confidence intervals. In addition, we provide valid and powerful distributed hypothesis tests for any coordinate element based on a decorrelated score test. We allow time-dependent covariates as well as censored survival times. Extensive numerical experiments on both simulated and real data lend further support to our theory and demonstrate that our communication-efficient distributed estimators, confidence intervals, and hypothesis tests improve upon alternative methods.
• Abstract（参考訳）: プライバシとオーナシップの懸念から個々のデータを共有できない多施設生物医学研究に動機づけられ,高次元スパースcox比例ハザードモデルにおける推定と推論のためのコミュニケーション効率の高い反復分散アルゴリズムを開発した。 我々の推定器は、比較的少ないイテレーションでも、非常に穏やかな条件下で理想的な全サンプル推定器と同じ収束率を達成できることを実証する。 高次元ハザード回帰係数の線形結合に対する信頼区間を構築するために,新しい縮退法を導入し,中心極限定理を確立し,漸近的に有効な分散信頼区間を生成する一貫した分散確率推定器を提供する。 さらに,decorrelated score testに基づく任意の座標要素に対して,有効かつ強力な分散仮説テストを提供する。 我々は、時間依存の共変量と検閲された生存時間を許容する。 シミュレーションデータと実データの両方に関する広範囲な数値実験は、我々の理論をさらに支持し、通信効率の高い分散推定器、信頼区間、仮説テストが代替手法によって改善することを示す。

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