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논문 기본정보
다수준 프레일티모형 변수선택법을 이용한 다기관 방광암 생존자료분석
논문 개요
| 기관명 | NDSL |
|---|---|
| 저널명 | 한국데이터정보과학회지 = Journal of the Korean Data Information Science Society |
| ISSN | 1598-9402, |
| ISBN |
논문저자 및 소속기관 정보
| 저자(한글) | 김보현,하일도,이동환 |
|---|---|
| 저자(영문) | |
| 소속기관 | |
| 소속기관(영문) | |
| 출판인 | |
| 간행물 번호 | |
| 발행연도 | 2016-01-01 |
| 초록 | 생존분석 회귀모형에서 적절한 변수를 선택하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 'frailtyHL' R 패키지 (Ha 등, 2012)를 기반으로 하여 다수준 프레일티 모형 (multi-level frailty models)에서 벌점화 변수선택 방법 (penalized variable-selection method)의 절차를 소개한다. 여기서 모형 추정은 벌점화 다단계 가능도에 기초하며, 세 가지 벌점 함수 (LASSO, SCAD 및 HL)가 고려된다. 개발된 방법의 예증을 위해 벨기에 EORTC (European Organization for Research and Treatment of Cancer; 유럽 암 치료기구)에서 수행된 다국가/다기관 임상시험 자료를 이용하여 세 가지 변수 선택 방법의 결과를 비교하고, 그 결과들의 상대적 장 단점에 대해 토론한다. 특히, 자료 분석 결과에 의하면 SCAD와 HL방법이 LASSO보다 중요한 변수를 잘 선택하는 것으로 나타났다. |
| 원문URL | http://click.ndsl.kr/servlet/OpenAPIDetailView?keyValue=03553784&target=NART&cn=JAKO201611962057581 |
| 첨부파일 |
추가정보
| 과학기술표준분류 | |
|---|---|
| ICT 기술분류 | |
| DDC 분류 | |
| 주제어 (키워드) | 다수준 프레일티 모형,벌점화 다단계 가능도,벌점화 변수선택,Multi-level frailty models,penalized hierarchical-likelihood,penalized variable selection |