Semiparametric estimation and variable selection under length-biased sampling with heavy censoring
Notice bibliographique
Résumé
Semiparametric estimation procedures under Cox proportional hazards model and lengthbiased sampling have been developed using the weighted estimating equation method and the likelihood-based approaches over the past decade (Shen et al., 2017).The common feature of the procedures is that they are driven by risk sets just prior to failure times.Under length-biased sampling, however, censoring is informative and failing to incorporate the information on censored data into the estimation mechanism can lead to a substantial loss of efficiency when length-biased data are subject to heavy censoring; i.e. more than 50% of the data are censored.We compute the likelihood contribution for uncensored and censored data separately and propose maximum approximate partial likelihood estimation (MAPLE).The procedure is further improved by exploiting the additional information for uncensored data under length-biased sampling.We call this procedure maximum approximate composite partial likelihood estimation (C-MAPLE).The asymptotic properties of the estimator from C-MAPLE are established using the functional delta method.It is shown in a simulation study that C-MAPLE and MAPLE outperform other procedures under the Cox proportional hazards model and length-biased sampling with heavy censoring.We also apply the proposed procedures to the International Stroke Trial (IST) data collected in Argentina.We next develop a unified class of penalized estimating functions which encompasses any estimation procedure under the Cox proportional hazards model and length-biased sampling.We solve the penalized estimating function by slightly perturbing the penalty function in the Minorize-Maximization algorithm (Hunter and Li, 2005).We then investigate the asymptotic properties of the penalized estimators.It is shown that the penalized estimators are n-consistent and with a proper choice of the tuning parameter and the penalty function, they possess the same asymptotic properties as if the true model were known a priori which is termed as the oracle property.Two simulation studies are conducted to compare the performance of the penalized estimators and confirm our theoretical results.The procedure is also used for variable selection under the Cox proportional hazards model for the IST data collected in Argentina.We further study tuning parameter selections in the penalized List of Figures2.1 Positions of variables in a prevalent cohort study . . . . . . . . . . . . . . . .2.2 Standard Error (Left) and Mean Square Error (Right) of 1 from different procedures versus rates of censoring. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .2.3 Histograms of ( 1 , 2 ) from C-MAPLE (Upper) and MAPLE (Lower). . . . .2.4 Estimated cumulative distribution function of the truncation times (Left), Kaplan-Meier estimates for the survival functions of the backward and forward recurrence times (Right). . . . . . . . . . . . . . . . . .
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».