[صفحه اصلی ]   [Archive] [ English ]  
:: صفحه اصلي :: درباره نشريه :: آخرين شماره :: تمام شماره‌ها :: جستجو :: ثبت نام :: ارسال مقاله :: تماس با ما ::
بخش‌های اصلی
اطلاعات نشریه::
آرشیو مجله و مقالات::
ثبت نام و اشتراک::
ارسال مقاله::
پایگاه‌های مرتبط::
برای داوران::
اخلاق در پژوهش::
تماس با ما::
تسهیلات پایگاه::
::
جستجو در پایگاه

جستجوی پیشرفته
..
دریافت اطلاعات پایگاه
نشانی پست الکترونیک خود را برای دریافت اطلاعات و اخبار پایگاه، در کادر زیر وارد کنید.
..
Google Scholar Metrics

Citation Indices from GS

AllSince 2020
Citations4615
h-index32
i10-index00
..
ثبت شده در

AWT IMAGE


..
نماد اعتماد الکترونیکی
..
آمار نشریه
تعداد دوره های نشریه: 19
تعداد شماره ها: 37
تعداد مشاهده ی مقالات: 3266241
تعداد دریافت (دانلود) مقالات: 823560

مقالات دریافت شده: 855
مقالات پذیرفته شده: 348
مقالات رد شده: 489
مقالات منتشر شده: 345

نرخ پذیرش: 40.7
نرخ رد: 57.19

میانگین دریافت تا پذیرش: 404 روز
میانگین دریافت تا اولین داوری: 5.7 روز
میانگین پذیرش تا انتشار: 519.8 روز
____
..
:: جلد 18، شماره 2 - ( 12-1403 ) ::
جلد 18 شماره 2 صفحات 0-0 برگشت به فهرست نسخه ها
تحلیل دادەهای بقا با روش‌های یادگیری آماری
مهرنوش مددی ، کیومرث مترجم*
چکیده:   (285 مشاهده)
با توجه به حجم و پیچیدگی  داده‌های نوظهور در تحلیل بقا، بکارگیری روش‌های یادگیری آماری در این حوزه به امری اجتناب ناپذیر بدل شده است. این روش‌ها قادر به برآورد احتمال بقا و تأثیر عوامل مختلف بر بقا هستند. در این مقاله، عملکرد مدل کاکس به عنوان یک مدل رایج در تحلیل بقا با روش‌های مبتنی بر تاوان مانند کاکس ریج و لاسو و  روش‌های مبتنی بر یادگیری آماری مانند جنگل بقای تصادفی و شبکه عصبی مورد مقایسه قرار گرفته است. نتایج شبیه‌سازی‌ها در این مطالعه نشان می‌دهد که در شرایط وجود رابطه خطی بین متغیرها، عملکرد مدل‌های مذکور تقریباً مشابه مدل کاکس است اما در حالات غیرخطی و بالا بودن بعد متغیرها، روش‌هایی مانند کاکس لاسو، جنگل بقای تصادفی و شبکه عصبی عملکرد بهتری دارند. درنهایت به منظور ارزیابی عملکرد این مدل‌ها در تحلیل داده‌های بیماران مبتلا به آترواسکلروز مورد استفاده قرار گرفتند و نتایج نشان داد که در مواجهه با داده‌هایی با تعداد متغیرهای تبیینی زیاد، رویکردهای یادگیری آماری به طور کلی عملکرد بهتری نسبت به مدل‌های کلاسیک تحلیل بقا دارند.
واژه‌های کلیدی: تحلیل بقا، یادگیری آماری، مدل کاکس، جنگل بقای تصادفی، شبکه عصبی
متن کامل [PDF 279 kb]   (235 دریافت)    
نوع مطالعه: كاربردي و توسعه ای | موضوع مقاله: آمار کاربردی
دریافت: 1402/9/25 | پذیرش: 1403/3/10 | انتشار: 1403/9/12
فهرست منابع
1. مترجم، ک. (1400)، معرفی یک مدل بقای فضایی با اثرات تصادفی چوله گاوسی و کاربرد آن در تحلیل داده‌های بیماری کووید-19، مجله علوم آماری، 15، 567-590
2. Breiman, L. (2001), Random Forests, Machine Learning, 45, 5-32. [DOI:10.1023/A:1010933404324]
3. Cox, R. D. (1975), Partial Likelihood, Biometrika, 62, 269-276. [DOI:10.1093/biomet/62.2.269]
4. Davis, R. B. and Anderson, J. R. (1989), Exponential Survival Trees, Statistics in Medicine, 8, 947-961. [DOI:10.1002/sim.4780080806] [PMID]
5. Destras, O., Le Beux, S., De Magalhães, F. G., and Nicolescu, G. (2023), Survey on Activation Functions for Optical Neural Networks, ACM Computing Surveys, 56(2), 1-30. [DOI:10.1145/3607533]
6. Faraggi, D. and Simon R. (1995), A Neural Network Model for Survival Data, Statistics in Medicine, 31, 73-82. [DOI:10.1002/sim.4780140108] [PMID]
7. Harrell, F. E., Cali, R. M., Pryor, D. B., Lee, K. L., and Rosati, R. A. (1982), Evaluating the Yield of Medical Tests, Jama, 247, 2543-2546. [DOI:10.1001/jama.247.18.2543] [PMID]
8. Harrell, F. E. (2001), Regression Modeling Strategies: with Applications to Linear Models, Logistic and Ordinal Regression, and Survival Analysis, Springer, New York. [DOI:10.1007/978-1-4757-3462-1]
9. Hastie, T. and Tibshirani, R. (1990), Generalized Additive Models, Statistical Sciences, 3, 297-318.
10. Hastie, T., Tibshirani, R., Friedman, J. H., and Friedman, J. H. (2009), The Elements of Statistical Learning: Data Mining, Inference, and Prediction, 2, 1-758. [DOI:10.1007/b94608_8]
11. Henderson, R. (1995), Problems and Prediction in Survival Data Analysis, Statistics in Medicine, 14, 161-184. [DOI:10.1002/sim.4780140208] [PMID]
12. Ishwaran, H., Kogalur, U. B., Blackstone, E.H. and Lauer, M. S. (2008), Random Survival Forests, The Annals of Applied Statistics, 2, 841-60. [DOI:10.1214/08-AOAS169]
13. LeBlanc, M. and Crowley J. (1993), Survival Trees by Goodness of Split, Journal of the American Statistical Association, 88, 457-467. [DOI:10.1080/01621459.1993.10476296]
14. Liu, L., Yang, F., Fan, Y., Kao, C., Wang, F., Yu, L., and Yu, Z. (2023), An Improved Training Algorithm Based on Ensemble Penalized Cox Regression for Predicting Absolute Cancer Risk, China CDC Weekly, 5(9), 206. [DOI:10.46234/ccdcw2023.037] [PMID] []
15. Motarjem, K., (2022), Introduce a Survival Model with Spatial Skew Gaussian Random Effects and its Application in Covid-19 Data Analysis. Journal of Statistical Sciences, 15(2), 567-590. [DOI:10.52547/jss.15.2.567]
16. Robins, J. M. and Rotnitzky, A. (1992), Recovery of Information and Adjustment for Dependent Censoring Using Surrogate Markers, Springer, 297-331. [DOI:10.1007/978-1-4757-1229-2_14]
17. Shimokawa, A., Kawasaki, Y. and Miyaoka, E. (2015), Comparison of Splitting Methods on Survival Tree, The International Journal of Biostatistics, 1, 175-188. [DOI:10.1515/ijb-2014-0029] [PMID]
18. Simon, N., Friedman, J., Hastie, T. and Tibshirani, R. (2011), Regularization Paths for Cox's Proportional Hazards Model via Coordinate Descent, Journal of Statistical Software, 39, 1-13. [DOI:10.18637/jss.v039.i05] [PMID] []
19. Smith, J. (2020),The impact of Technology on Data Analysis, Journal of Data Science, 8(2), 123-135.
20. Smith, J., and Jones, A. (2020), Application of Statistical Learning Techniques in Survival Analysis, Journal of Biostatistics, 10(3), 123-135.
21. Tibshirani, R. (1997), The Lasso Method for Variable Selection in the Cox Model, Statistics in Medicine, 16, 385-395. https://doi.org/10.1002/(SICI)1097-0258(19970228)16:4<385::AID-SIM380>3.0.CO;2-3 [DOI:10.1002/(SICI)1097-0258(19970228)16:43.0.CO;2-3]
22. Utkin, L. V., Konstantinov, A. V., Chukanov, V. S., Kots, M. V., Ryabinin, M. A., and Meldo, A. A. (2019), A Weighted Random Survival Forest, Knowledge-Based Systems, 177, 136-144. [DOI:10.1016/j.knosys.2019.04.015]
23. Wang, D. and Gao, Z., (2023), Distributed Finite-Time Optimization Algorithms with a Modified Newton-Raphson Method. Neurocomputing, 536, 73-79. [DOI:10.1016/j.neucom.2023.03.027]
ارسال پیام به نویسنده مسئول

ارسال نظر درباره این مقاله
نام کاربری یا پست الکترونیک شما:

CAPTCHA



XML   English Abstract   Print


Download citation:
BibTeX | RIS | EndNote | Medlars | ProCite | Reference Manager | RefWorks
Send citation to:

Madadi M, Motarjem K. Survival Data Analysis Using Different Statistical Learning Methods. JSS 2025; 18 (2)
URL: http://jss.irstat.ir/article-1-875-fa.html

مددی مهرنوش، مترجم کیومرث. تحلیل دادەهای بقا با روش‌های یادگیری آماری. مجله علوم آماری. 1403; 18 (2)

URL: http://jss.irstat.ir/article-1-875-fa.html



بازنشر اطلاعات
Creative Commons License این مقاله تحت شرایط Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License قابل بازنشر است.
جلد 18، شماره 2 - ( 12-1403 ) برگشت به فهرست نسخه ها
مجله علوم آماری – نشریه علمی پژوهشی انجمن آمار ایران Journal of Statistical Sciences

Persian site map - English site map - Created in 0.05 seconds with 44 queries by YEKTAWEB 4660