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2019 Fiscal Year Research-status Report

Semiparametric inferences for time-to-event data with incomplete data and their multidimensional extensions

Research Project

Project/Area Number 17K00054
Research InstitutionShiga University

Principal Investigator

杉本 知之  滋賀大学, データサイエンス学部, 教授 (70324829)

Project Period (FY) 2017-04-01 – 2021-03-31
Keywords事象時間データ / 競合リスク問題 / 群逐次デザイン / セミパラメトリック解析 / ノンパラメトリック解析 / 繰り返し測定解析 / 層別分析 / 樹木構造接近法
Outline of Annual Research Achievements

本年度は,機械学習の方法を用いて層別分析などを行うための基礎研究として,計算代数統計に基づいてログランク検定やマンテル-ヘンテル検定の正確計算のためのモンテカルロ・シミュレーション法を研究し,いくつかの結果をまとめ,学会発表などを行った.さらに,誤った層を設定したもとでの層別解析での検定統計量や効果推定量の標本分布がどのような挙動を示すかの研究を行い,そのような場合の層別解析で使用するランダム効果モデルであるDerSimonian-Laird法の検定統計量や平均母数や研究間分散の推定量の数理統計学的な性質を調べる研究を行い,学会発表などを行った.これらの研究をうまく組み合わせることで,機械学習の方法の一つである樹木接近法とうまく接合していける可能性が得られた.
また,これまでに開発した群逐次型の多変量ログランク統計量に対する理論結果を,セミ競合リスク問題の場合に拡張して,そこで生じる漸近分布の特徴とノン競合リスク問題からの変化を調べる研究を行った.セミ競合リスク問題における情報寄与あり打ち切りに対応する方法を開発するため,コピュラモデルをもちいて2変量分布の定式化を行い,情報寄与あり打ち切りを導入した2変量ログランク統計量の修正の研究を行った.これまでの繰り返し測定データに対するノンパラメトリック接近法の研究を継続し,その方法論と理論の整備などを行った.また,相対生存モデルの研究も進め,Brierスコア推定量の性能を検討した.

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

おおむね当初の計画に即して,研究が遂行され,結果を得ることができている.予定よりも遅れている研究のパートもあるが,セミパラメトリック分析法に関する研究からの新しい展開も得られ,総合的におおむね順調に進呈しているといえる.

Strategy for Future Research Activity

今後の研究の推進の方策としては,層別分析のための正確検定の理論を完成させて研究論文としてまとめ,さらに,多変量データの場合に拡張する.誤った層を設定したもとでの層別解析での検定統計量や効果推定量の標本分布の研究を正規モデルのもとで,研究論文としてまとめ,機械学習の方法の一つである樹木接近法に対して適用するための応用研究を着手していく予定である.
不完全データの場合の周辺部分尤度についての漸近理論を整備し,漸近分散の定式化とその妥当性のためのシミュレーション研究をまとめる.相対生存モデルの予測指標の研究を進め,樹木接近法への適用を行うための研究を進める.情報寄与ありの打ち切りによる2変量ログランク統計量の研究を深め,セミパラメトリック・周辺プロフィール尤度による解法を整備する.繰り返し測定データに対するノンパラメトリック接近法の研究については,これまでに得られた理論結果を一般の時点数に発展させ,欠測値を多く生じる実際場面でのどのような性質や特徴をもつかを整備する.

Causes of Carryover

計算機に関する物品の使用耐数が見込みより長く持ったため、購入のタイミングを来年度に行うことと変更をしたたため。

  • Research Products

    (5 results)

All 2020 2019

All Journal Article (2 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results,  Peer Reviewed: 2 results) Presentation (3 results) (of which Int'l Joint Research: 2 results)

  • [Journal Article] Group-sequential logrank methods for trial designs using bivariate non-competing event-time outcomes2020

    • Author(s)
      Sugimoto T, Hamasaki T, Evans SR, Halabi S
    • Journal Title

      Lifetime Data Anal.

      Volume: 26 Pages: 266, 291

    • DOI

      10.1007/s10985-019-09470-4

    • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
  • [Journal Article] Predicted Prognosis of Pancreatic Cancer Patients by Machine Learning2020

    • Author(s)
      Yokoyama S, Hamada T, Higashi M, Matsuo K, Maemura K, Kurahara H, Horinouchi M, Hiraki T, Sugimoto T, Akahane T, Yonezawa S, Kornmann M, Batra SK, Hollingsworth MA, Tanimoto A.
    • Journal Title

      Clinical Cancer Research

      Volume: 26 Pages: 2411, 2421

    • DOI

      10.1158/1078-0432.CCR-19-1247

    • Peer Reviewed / Int'l Joint Research
  • [Presentation] 試験数が少ない場合のランダム効果メタアナリシスの非漸近的性質2019

    • Author(s)
      花田圭佑・杉本知之
    • Organizer
      日本計算機統計学会第33回シンポジウム
  • [Presentation] Non-Asymptotic Properties and Behaviors for Random-Effects Meta-Analyses When the Number of Studies Is Small2019

    • Author(s)
      Hanada K, Sugimoto T
    • Organizer
      The 6th International Symposium on Biopharmaceutical Statistics
    • Int'l Joint Research
  • [Presentation] Log-rank test and its handicap procedure using computational algebraic statistics2019

    • Author(s)
      Mizuma K, Sugimoto T
    • Organizer
      The 6th International Symposium on Biopharmaceutical Statistics
    • Int'l Joint Research

URL: 

Published: 2021-01-27  

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