$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

생존 분석 자료에서 적용되는 시간 가변 ROC 분석에 대한 리뷰
Review for time-dependent ROC analysis under diverse survival models 원문보기

응용통계연구 = The Korean journal of applied statistics, v.35 no.1, 2022년, pp.35 - 47  

김양진 (숙명여자 대학교, 통계학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

Receiver operating characteristic (ROC) 곡선이항 반응 자료에 대한 마커의 분류 예측력을 측정하기 위해 널리 적용되어왔으며 최근에는 생존 분석에서도 매우 중요한 역할을 하고 있다. 여러 가지 유형의 중도 절단과 원인 불명 등 다양한 종류의 결측 자료를 포함한 생존 자료 분석에서 마커의 사건 발생 여부에 대한 예측력을 판단하기 위해 기존의 통계량을 확장하였다. 생존 분석 자료는 각 시점에서의 사건 발생 여부로 이해할 수 있으며, 따라서 시점마다 ROC 곡선과 AUC를 구할 수 있다. 본 논문에서는 우중도 절단과 경쟁 위험 모형하에서 사용되는 다양한 방법론과 관련 R 패키지를 소개하고 각 방법의 특성을 설명하고 비교하였으며 이를 검토하기 위해 간단한 모의실험을 시행하였다. 또한, 프랑스에서 수집된 치매 자료의 마커 분석을 시행하였다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

The receiver operating characteristic (ROC) curve was developed to quantify the classification ability of marker values (covariates) on the response variable and has been extended to survival data with diverse missing data structure. When survival data is understood as binary data (status of being a...

주제어

표/그림 (5)

참고문헌 (16)

  1. Akritas MG (1994). Nearest neighbor estimation of a bivariate distribution under random censoring, Annals of Statistics, 22, 1299-1327. 

  2. Blanche P, Dartigues JF, and Jacqmin-Gadda H (2013). Review and comparison of ROC curve estimators for a time-dependent outcome with marker-dependent censoring, Biometrical Journal, 55, 687-704. 

  3. Blanche P, Dartigues JF, and Jacqmin-Gadda H (2013b). Estimating and comparing time-dependent areas under receiver operating characteristic curves for censored event times with competing risks, Statistics in Medicine, 32, 5381-5397. 

  4. Chambless LE and Diao G (2006). Estimation of time-dependent area under the ROC curve for long-term risk prediction, Statistics in Medicine, 25, 3474-3486. 

  5. Fine JP and Gray RJ (1999). A proportional hazards model for the subdistribution of a competing risk, Journal of the American Statistical Association, 94, 496-509. 

  6. Foucher Y, Giral M, Soulillou JP, and Daures JP (2010). Time-dependent ROC analysis for a three-class prognostic with application to kidney transplantation, Statistics in Medicine, 29, 3079-3087. 

  7. Gerds TA, Kattan MW, Schumacher M, and Yu C (2013). Estimating a time-dependent concordance index for survival prediction models with covariate dependent censoring, Statistics in Medicine, 32, 2173-2184. 

  8. Harrell F, Kerry L, and Mark D (1996). Multivariable prognostic models: issues in developing models, evaluating assumptions and adequacy, and measuring and reducing errors, Statistics in Medicine, 15, 361-387. 

  9. Heagerty PJ, Lumley T, and Pepe MS (2000). Time-dependent ROC curves for censored survival data and a diagnostic marker, Biometrics, 56, 337-344. 

  10. Heagerty PJ and Zheng Y (2005). Survival model predictive accuracy and ROC curves, Biometrics, 61, 92-105. 

  11. Hung H and Chiang CT (2010). Estimation methods for time-dependent AUC models with survival data, The Canadian Journal of Statistics, 38, 8-26. 

  12. Letenneur L, Commenges D, Dartigues JF, and Barberger-Gateau P (1994). Incidence of dementia and alzheimer's disease in elderly community residents of southwestern France, International Journal of Epidemiology, 23, 1256-1261. 

  13. Rizopoulos D (2011). Dynamic predictions and prospective accuracy in joint models for longitudinal and time-to-event data, Biometrics, 67, 819-829. 

  14. Uno H, Cai TX, Tian L, and Wei LJ (2007). Evaluating prediction rules for t-year survivors with censored regression models, Journal of American Statistical Association, 102, 527-537. 

  15. Zheng Y and Heagerty PJ (2004). Semiparametric estimation of time-dependent ROC curves for longitudinal marker data, Biostatistics, 5, 615-632. 

  16. Zheng Y and Heagerty PJ (2007). Prospective accuracy for longitudinal markers, Biometrics, 63, 332-341. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로