2022 Fiscal Year Final Research Report
Construction of analytical method for dependent censoring
Project/Area Number |
20K19762
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 60030:Statistical science-related
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Research Institution | Tokyo University of Science |
Principal Investigator |
Shimokawa Asanao 東京理科大学, 理学部第二部数学科, 講師 (80756297)
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Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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Keywords | 生存時間解析 / 依存打ち切り / 木構造 / ランダムフォレスト |
Outline of Final Research Achievements |
In this research, the purpose was to propose a model construction method that takes into account the dependence between survival time and censoring time. As the main result, we proposed several methods to estimate the parameters expressing the degree of dependence between variables in copula functions. Moreover, we proposed the model construction methods using copula functions and covariates.
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Free Research Field |
統計学
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Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
生存時間解析における一般的な手法は,生存時間と打ち切り時間の独立性を仮定しており,その依存性に関してモデルを検討する主要な手法は感度分析に限られている.しかしながら実際のデータ解析を行う状況によっては,この独立性の仮定自体が疑わしい場合が多く存在する.本研究ではセミパラメトリック及びノンパラメトリックな枠組みにおける,依存打ち切りを前提としたモデル構築法を提案した.このようなモデル構築法は他に提案されておらず,独立性が仮定できない打ち切りが発生することが多い医療データ解析等の分野において特に有意義であると考えられる.
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