Pretest and james-stein-type shrinkage estimators in cox frailty models
Notice bibliographique
Résumé
Survival data analysis may reveal heterogeneity among the observational units in many situations. This heterogeneity is also known as frailty. Analysis that ignores frailty leads to incorrect inferences. The Cox proportional hazards model is commonly used in lifetime analysis to measure the effects of covariates. In some cases, covariates may fail to capture true risk differences in the population. The model might ignore covariates that could explain random frailty, but this can be explained by the existence of covariates not considered in the model. Frailty can prevent underestimation and overestimation of parameters, and it can also be used to estimate the effects of covariates on the response variables. This thesis explores the pretest and shrinkage estimation methods for the Cox proportional hazards frailty model for right-censored clustered survival data when some of the covariates in the model may not be relevant for accurately predicting survival times. In order to address this, we employ two models: an unrestricted model that encompasses all covariates, and a restricted model that includes a smaller set of covariates. For the unrestricted model, we apply the penalized partial likelihood to obtain the unrestricted model estimator. We maximize the penalized partial likelihood under the restriction on the irrelevant covariates to obtain the restricted model estimator. We optimally combine these estimators to obtain pretest and shrinkage estimators. Mean squared error (MSE) and relative MSE are calculated to assess the performance of these estimators. By conducting simulation studies and applying the proposed methods to a lung cancer data, we demonstrate that the shrinkage estimators perform better than the full model estimator when the shrinkage dimension exceeds two. The effects of increasing sample size, number of insignificant covariates, and censoring percentages are also studied through Monte Carlo simulations. The Cox proportional hazards and parametric models are also compared using normal-deviate residuals and pretest and shrinkage methods, focusing on their characteristics from a practitioner's perspective and their practical applications rather than on their theoretical characteristics. This is evaluated using extensive simulation studies and by means of real data sets.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».