کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
7546870 | 1489652 | 2016 | 19 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Adaptive kernel estimation of the baseline function in the Cox model with high-dimensional covariates
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
آنالیز عددی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
We propose a novel kernel estimator of the baseline function in a general high-dimensional Cox model, for which we derive non-asymptotic rates of convergence. To construct our estimator, we first estimate the regression parameter in the Cox model via a LASSO procedure. We then plug this estimator into the classical kernel estimator of the baseline function, obtained by smoothing the so-called Breslow estimator of the cumulative baseline function. We propose and study an adaptive procedure for selecting the bandwidth, in the spirit of Goldenshluger and Lepski (2011). We state non-asymptotic oracle inequalities for the final estimator, which leads to a reduction in the rate of convergence when the dimension of the covariates grows.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 148, June 2016, Pages 141-159
Journal: Journal of Multivariate Analysis - Volume 148, June 2016, Pages 141-159
نویسندگان
Agathe Guilloux, Sarah Lemler, Marie-Luce Taupin,