Адаптивні пропорційні ризики Кокса — регресія виживання зі штрафом та автоматичним відбором змінних
Модель адаптивних пропорційних ризиків Кокса розширює класичну регресію Кокса для результатів «час до події» шляхом додавання адаптивної LASSO (або пов'язаної) регуляризації. Вона одночасно оцінює відношення ризиків та виконує відбір змінних, зменшуючи коефіцієнти нерелевантних коваріатів точно до нуля. Це робить її особливо цінною у високорозмірних клінічних або геномних наборах даних, де кількість потенційних предикторів велика відносно кількості подій.
Читати метод повністю
Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.
Карта методів
Околиця споріднених методів — виберіть вузол, щоб дослідити.
Джерела
- 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 ↗
Як цитувати цю сторінку
ScholarGate. (2026, June 3). Adaptive Cox Proportional Hazards Model. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/epidemiology/adaptive-cox-proportional-hazards
Який метод?
Поставте цей метод поруч із його найближчими спорідненими й читайте їх пліч-о-пліч — бібліотека викладає книги на стіл; вибір за вами.
- Модель прискореного часу відмови (AFT)Аналіз виживаності↔ порівняти
- Модель пропорційних ризиків КоксаЕпідеміологія↔ порівняти
- Оцінювач виживаності Каплана-МейєраАналіз виживаності↔ порівняти
- Lasso-регресіяМашинне навчання↔ порівняти
- Випадковий ліс виживанняАналіз виживаності↔ порівняти
Similar methods
Помітили помилку на цій сторінці? Повідомте про неї або запропонуйте виправлення →