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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신정민 (육군사관학교) 김형우 (고려대학교) 신승준 (고려대학교)
저널정보
한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제34권 제6호
발행연도
2021.12
수록면
957 - 968 (12page)

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역중도절단확률가중(inverse censoring probability weighting, ICPW)은 생존분석에서 흔히 사용되는 방법이다. 중도절단 회귀모형과 같은 ICPW 방법의 응용에 있어서 중도절단 확률의 정확한 추정은 핵심적인 요소라고 할 수 있다. 본 논문에서는 중도절단 확률의 추정이 ICPW 기반 중도절단 회귀모형의 성능에 어떠한 영향을 주는지 모의실험을 통하여 알아보았다. 모의실험에서는 Kaplan-Meier 추정량, Cox 비례위험 (proportional hazard) 모형 추정량, 그리고 국소 Kaplan-Meier 추정량 세 가지를 비교하였다. 국소 KM 추정량에 대해서는 차원의 저주를 피하기 위해 공변량의 차원축소 방법을 추가적으로 적용하였다. 차원축소 방법으로는 흔히 사용되는 주성분분석(principal component analysis, PCA)과 절단역회귀(sliced inverse regression) 방법을 고려하였다. 그 결과 Cox 비례위험 추정량이 평균 및 중위수 중도절단 회귀모형 모두에서 중도절단 확률을 추정하는 데 가장 좋은 성능을 보여주었다.
#censored regression #censoring probability estimation #dimension reduction #cox proportional hazard model #local Kaplan-Meier estimator #중도절단 회귀 #중도절단확률 추정량 #차원축소 #Cox 비례위험모형 #국소 Kaplan-Meier 추정량

목차

Abstract
1. 서론
2. 중도절단회귀모형
3. 모의실험
4. 예시 : PBC data 분석
5. 결론
References
요약

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