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한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제27권 제2호
발행연도
2016.4
수록면
499 - 510 (12page)

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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 선택방법의 결과를 비교하고, 그 결과들의 상대적 장·단점에 대해 토론한다. 특히, 자료 분석 결과에 의하면 SCAD와 HL방법이 LASSO보다 중요한 변수를 잘 선택하는 것으로 나타났다.
#다수준 프레일티 모형 #벌점화 다단계 가능도 #Multi-level frailty models #벌점화 변수선택 #penalized hierarchical-likelihood #penalized vari-able selection

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