중도절단 회귀모형에서 역절단확률가중 방법 간의 비교연구A comparison study of inverse censoring probability weighting in censored regression
- Other Titles
- A comparison study of inverse censoring probability weighting in censored regression
- Authors
- 신정민; 김형우; 신승준
- Issue Date
- 2021
- Publisher
- 한국통계학회
- Keywords
- 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
- Citation
- 응용통계연구, v.34, no.6, pp.957 - 968
- Indexed
- KCI
- Journal Title
- 응용통계연구
- Volume
- 34
- Number
- 6
- Start Page
- 957
- End Page
- 968
- URI
- https://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/144811
- ISSN
- 1225-066X
- Abstract
- 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.
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- Appears in
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