Adaptive Cox Proportional Hazards — Penalized Survival Regression mit automatischer Variablenselektion
Das Adaptive Cox Proportional Hazards-Modell erweitert die klassische Cox-Regression für Ereigniszeit-Ergebnisse durch Hinzufügen einer adaptiven LASSO- (oder verwandten) Penalisierung. Es schätzt gleichzeitig Hazard Ratios und führt eine Variablenselektion durch, indem es irrelevante Kovariatenkoeffizienten exakt auf Null schrumpft. Dies macht es besonders wertvoll in hochdimensionalen klinischen oder genomischen Datensätzen, bei denen die Anzahl der Kandidatenprädiktoren im Verhältnis zur Anzahl der Ereignisse groß ist.
Die vollständige Methode lesen
Melden Sie sich mit einem kostenlosen Konto an, um diesen Abschnitt zu lesen.
Methodenkarte
Die Nachbarschaft verwandter Methoden — wählen Sie einen Knoten, um sie zu erkunden.
Quellen
- Zhang, H. H., & Lu, W. (2007). Adaptive Lasso for Cox's proportional hazards model. Biometrika, 94(3), 691–703. DOI: 10.1093/biomet/asm037 ↗
- Cox, D. R. (1972). Regression models and life-tables. Journal of the Royal Statistical Society: Series B (Methodological), 34(2), 187–202. DOI: 10.1111/j.2517-6161.1972.tb00899.x ↗
So zitieren Sie diese Seite
ScholarGate. (2026, June 3). Adaptive Cox Proportional Hazards Model. ScholarGate. https://scholargate.app/de/epidemiology/adaptive-cox-proportional-hazards
Welche Methode?
Stellen Sie diese Methode neben ihre nächsten Verwandten und lesen Sie sie nebeneinander — die Bibliothek legt die Bücher auf den Tisch; die Wahl liegt bei Ihnen.
- Accelerated Failure Time (AFT) ModellÜberlebenszeitanalyse↔ vergleichen
- Cox-Proportional-Hazards-ModellEpidemiologie↔ vergleichen
- Kaplan-Meier ÜberlebensschätzerÜberlebenszeitanalyse↔ vergleichen
- Lasso-RegressionMaschinelles Lernen↔ vergleichen
- Zufälliger ÜberlebenswaldÜberlebenszeitanalyse↔ vergleichen
Similar methods
Einen Fehler auf dieser Seite entdeckt? Melden oder Korrektur vorschlagen →