Gradient-induced variable selection in reproducing kernel Hilbert space for survival analysis
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
The analysis of survival data is often hampered by a potentially very large number of covariates compounded with incomplete data. This paper considers the problem of variable selection where the response is subject to random (right) censoring. We introduce a model-free variable selection procedure via learning the gradients of quantile regression functions with two popular censoring weighting schemes. The key advantage of the proposed approach is that it does not require explicit model assumptions and is computationally efficient. Besides, we also prove its asymptotic consistency and examine its finite sample performance via numerical studies. As an empirical example, the proposed procedure is applied for the analysis of a breast cancer data set.
Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.
Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Gradient-induced variable selection in reproducing kernel Hilbert space for survival analysis
- Date Crossref
- 30/11/2024
- Éditeur
- Informa UK Limited
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
-
Xihua University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
Yunnan Normal University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
University of Electronic Science and Technology of China pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
School of Science pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
School of Mathematics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
-
School of Mathematical Sciences pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Xihua University, Yunnan Normal University et University of Electronic Science and Technology of China, avec 3 autres affiliations.
Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.