A group bridge approach for component selection in nonparametric accelerated failure time additive regression model
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
We study a nonparametric accelerated failure time (AFT) additive regression model whose covariates have nonparametric effects on the censored survival time. The proposed model is more flexible than the linear AFT model and can be used to perform dimension reduction and model building. Specifically, it can be used to discover the functional forms of all the covariates, whether a function is a zero or nonzero component; if it is a nonzero component, whether it is linear or nonlinear. First, we treat all the components as unknown nonlinear functions. B-splines are used to model these nonparametric components. A group bridge penalized variable selection approach based on the inverse probability-of-censoring weighted least squares is developed to select important nonparametric components and discover their functional forms simultaneously. Meanwhile, we compare the group bridge and group LASSO methods. The simulation results demonstrate that the group bridge method provides more accurate estimation and better selection performance than the group LASSO method, and the proposed method has satisfactory performance even with relatively high censoring rates. Two real data analyses are used to illustrate the application of the proposed method to censored survival data.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle