Likelihood-basierte komponentenweise Boostingverfahren zur Effektwahl in Cox Frailty Modellen

• Antragsteller: Professor Dr. Andreas Groll
• Fachliche Zuordnung: Mathematik ; Statistik und Ökonometrie
• Förderung: Förderung in 2018
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 401012591

In den unterschiedlichsten Regressionsproblemen haben hochdimensionale und komplexe Datensituationen mit vielen möglichen Einflussgrößen in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen. Einen passenden Ansaz stellen Schätzverfahren dar, die es erlauben, relevante Kovariablen zu selektieren oder weitere allgemeinere Aspekte hinsichtlich Modellwahl zu behandeln. Diese Verfahren basieren unter anderem auf geeigneten Boostingmethoden. Im Rahmen dieses Antrags für ein Forschungsstipendium soll die Entwicklung eines solchen likelihood-basierten komponentenweisen Boostingverfahrens zur Umsetzung von Variablenselektion und Modellwahl in einem speziellen Regressionsmodell zur Ereignisdatenanalyse, dem sogenannten Cox Frailty Modell, realisiert werden. Da sich in vielen Anwendungen der Einfluss einiger Kovariablen über die Zeit ändert, werden auch zeitvariierende Effekte berücksichtigt. Der Boostingansatz soll dann folgende Aspekte bezüglich Modellwahl abdecken: Einzelne Effekte sollen entweder als zeitvariierend in das Modell miteinbezogen, nur in Form eines konstanten Effekts miteinbezogen oder gänzlich aus dem Modell ausgeschlossen werden. Um dieses Ziel zu realisieren, wird ein geeigneter komponentenweiser Boostingansatz vorgeschlagen. Darüber hinaus soll die Methodik eine leistungsfähige und flexible Klasse multiplikativer Frailty-Verteilungen miteinschließen, insbesondere die Log-Normalverteilung. Dies soll letztlich zu sehr flexiblen und sparsamen Proportional-Hazards-Modellen zur Modellierung von Überlebenszeiten führen. Abschließend ist längerfristig eine Implementierung des Verfahrens in einem zugehörigen Softwarepaket in dem Statistikprogramm R geplant.

• DFG-Verfahren: Forschungsstipendien
• Internationaler Bezug: USA
• Gastgeber: Professor Dr. Trevor Hastie