研究人员开发了一种在生存分析中进行变量选择的新方法，该方法建立在 Cox 比例风险模型的基础上。该方法利用偏似然函数的平方根变换，使得正则化参数的选择独立于未知的基线风险和删失机制。所提出的标准结合了像 BIC 这样的信息标准和像 lasso 这样的惩罚回归方法，旨在提高在模拟数据和真实世界数据上的性能，特别是在支持恢复应用中。 AI
影响 引入了一种改进的生存分析统计方法，可能影响依赖于时间事件数据建模的领域。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新颖统计方法的新学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=0.4]
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