論文の概要: Varying-coefficients for regional quantile via KNN-based LASSO with
applications to health outcome study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.04212v1
- Date: Tue, 8 Aug 2023 12:22:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-09 13:08:00.479348
- Title: Varying-coefficients for regional quantile via KNN-based LASSO with
applications to health outcome study
- Title（参考訳）: KNNを用いたLASSOを用いた地域定量値の変動係数と健康影響研究への応用
- Authors: Seyoung Park, Eun Ryung Lee, Hyokyoung G. Hong
- Abstract要約: K-nearest neighbors (KNN) fused Lasso を用いた様々な係数 (VC) を用いた健康影響とリスク要因の関係を動的にモデル化する枠組みを提案する。
以上の結果から, 健康度とリスク要因の複雑な年齢依存性の関連性を把握する上で, 提案手法の有効性が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8262547855491456
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Health outcomes, such as body mass index and cholesterol levels, are known to
be dependent on age and exhibit varying effects with their associated risk
factors. In this paper, we propose a novel framework for dynamic modeling of
the associations between health outcomes and risk factors using
varying-coefficients (VC) regional quantile regression via K-nearest neighbors
(KNN) fused Lasso, which captures the time-varying effects of age. The proposed
method has strong theoretical properties, including a tight estimation error
bound and the ability to detect exact clustered patterns under certain
regularity conditions. To efficiently solve the resulting optimization problem,
we develop an alternating direction method of multipliers (ADMM) algorithm. Our
empirical results demonstrate the efficacy of the proposed method in capturing
the complex age-dependent associations between health outcomes and their risk
factors.
- Abstract（参考訳）: 身体の質量指数やコレステロール濃度などの健康影響は年齢に依存し、関連する危険因子に様々な影響を与えることが知られている。
本稿では,k-nearest neighbors (knn) fused lasso を用いた変分共効率(vc)地域分位回帰を用いた,健康成果とリスク要因の関係を動的にモデル化する新しい枠組みを提案する。
提案手法は,厳密な推定誤差バウンドと,特定の正規性条件下で正確なクラスターパターンを検出する能力を含む,強い理論的特性を有する。
結果の最適化問題を効率的に解くために,乗算器アルゴリズムの交互方向法(ADMM)を開発した。
本研究は,健康成果とリスク因子の複雑な年齢依存関係を捉えるための提案手法の有効性を実証する。
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