2016 Fiscal Year Annual Research Report
Theories and applications of semiparametric inferences for time-to-event data with incomplete data
| Project/Area Number |
26330032
|
|---|
| Research Institution | Kagoshima University |
|---|
Principal Investigator |
杉本 知之 鹿児島大学, 理工学域理学系, 教授 (70324829)
|
|---|
| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
|
| Keywords | セミパラメトリック推測 / コピュラモデル / ログランク統計量 / 相対生存モデル / Laplace近似 |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
平成28年度は，これまでに得られた統計理論と方法論に基づいて，本研究に関連する理論と統計的方法の開発を行った．方法論の研究では，相対生存モデルについてのSurvival回帰樹木法と生存関数のセミパラメトリック推定法の研究を進め，候補となるモデルを絞り込むための予測指標としてのBrierスコアの推定法を検討し，いくつかのシミュレーション研究を行った．また，二つの事象時間データがコピュラ型の相関構造をもつ場合において，フル競合リスク問題，およびセミ競合リスク問題としての中途打ち切りが生じる場合に実施される2変量ログランク統計量がどのような標本挙動をもつかという統計的問題に関する研究を行った．この研究では，一方の死亡イベントが発生すれば，他方の事象時間データが不完全観測となるため，独立でない中途打ち切りが起き，インフォーマティブ・センサリングになるという問題がある．そのような状況において，2変量ログランク統計量の相関構造の漸近理論の研究を行い，その大標本結果に基づいて，例えば，ランダム化臨床試験における標本サイズの決定といった問題について，いつくかの提案をまとめ，論文として発表した．
さらに，前述のような方法論の研究に並行して，本研究に関係する重要な統計理論の基礎研究も進めた．とくに，周辺部分尤度とセミパラメトリック・周辺プロフィール尤度を結びつけるものの理論として重要なるハザード関数上の無限次元積分に対するLaplace原理に関する理論研究を行い，次の展開につながる興味深い結果を得ることができた．
|
