Comparison of imputation methods for interval censored time‐to‐event data in joint modelling of tree growth and mortality
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The authors link time‐to‐event models with longitudinal models through shared latent variables when the time of the event of interest is known only to lie within an interval. The context of tree growth and mortality studies presents a natural application of shared parameter joint modelling where a latent feature of each tree impacts both mortality and growth. The authors' developments are motivated by such an application, with the additional caveat that event‐times are not known exactly, since the trees are subject to intermittent observation, with the time between measurements extending into decades or longer. Such interval censoring is a common occurrence in similar long‐term experiments in resource management, ecology and health research. The additional numerical complexity resulting from interval censored time‐to‐event data often makes inference for joint models prohibitive. The authors examine properties of three event‐time imputation methods that enable application of now standard joint modelling techniques to interval censored time‐to‐event data. The imputation techniques include the midpoint method, a kernel smoothing method, and a backsolve method which incorporates information from the longitudinal trajectory. Joint analysis of a designed, long‐term, forestry experiment is presented, accompanied by a simulation study investigating the properties of the three event‐time imputation techniques. The Canadian Journal of Statistics 39: 438–457; 2011 © 2011 Statistical Society of Canada
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,072 | 0,197 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».