중도절단 회귀모형에서 역절단확률가중 방법 간의 비교연구

A comparison study of inverse censoring probability weighting in censored regression

초록

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.

키워드

censored regressioncensoring probability estimationdimension reductioncox proportional hazard modellocal Kaplan-Meier estimator중도절단 회귀중도절단확률 추정량차원축소Cox 비례위험모형국소 Kaplan-Meier 추정량
제목
중도절단 회귀모형에서 역절단확률가중 방법 간의 비교연구
제목 (타언어)
A comparison study of inverse censoring probability weighting in censored regression
저자
신정민김형우신승준
발행일
2021
저널명
응용통계연구
34
6
페이지
957 ~ 968