Statistica Neerlandica· 2026Q2
Kopula Bağ Tabanlı Toplanabilir Modeller Aracılığıyla Sansürlenmiş Zamana-Olay Verileri için Bivariate Değişken Sıralaması
Bivariate variable ranking for censored time‐to‐event data via Copula link based additive models
- 1atıf
- Q2SCImago
- 2026yıl
Kısa özet
Yeni bir yöntem, iki bağımlı zamana-olay çıktısı için değişkenleri sıralayarak, aralarındaki karşılıklı bağımlılığı dikkate alırken her bir çıktı için farklı önemli kovaryet kümelerini belirler.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Bivariate zamana-olay verileri için yeni bir değişken sıralama yöntemi sunar.
- Her iki zamana-olay çıktısı için ayrı önemli kovaryet kümeleri belirler.
- İki sağkalım süresi arasındaki bağımlılık yapısını dikkate alır.
- Simülasyon çalışmaları ve Yaşa Bağlı Göz Hastalığı Çalışması veri setine uygulama yoluyla doğrulanmıştır.
- BRBVS adlı yeni bir R paketinde uygulanmıştır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
Abstract In this article, we present a variable ranking approach based on a novel measure for selecting important variables in bivariate Copula Link‐Based Additive Models [30]. The proposal allows for identifying two sets of relevant covariates for the two time‐to‐events without neglecting the dependency structure that may exist between the two survival times. The suggested procedure is evaluated through a simulation study, and then applied to analyze the Age‐Related Eye Disease Study dataset. The algorithm is implemented in a new R package, called BRBVS .
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. Statistica Neerlandica, 2026 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: İstatistik ve Olasılık
Statistics and ProbabilityMathematics