Modified spline regression based on randomly right-censored data: A comparative study

Aydın, Dursun; Yılmaz, Ersin

doi:10.1080/03610918.2017.1353615

Cited by 18 publications

(11 citation statements)

References 32 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…One of the most important causes for using synthetic data is incomplete response variable and true response variable have different expected values. Theoretically, synthetic data transformation provides equal expected values for both variables (see [21] for details). In this case, acquisition of synthetic data is given by…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

NONPARAMETRIC REGRESSION ANALYSIS BASED ON RATIONAL (Padé) APPROXIMATION FOR CENSORED-DATA

Aydın

Yılmaz

2020

Eskişehir Technical University Journal of Science and Technology a - Applied Sciences and Engineering

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

This paper considers the estimation of a nonparametric regression model with randomly right-censored data. To estimate the model, rational (Padé) approximation based on truncated total least squares (P-TTLS) is used as a smoothing method. Because of censored, data points cannot be used directly in modeling process, a data transformation is needed for overcoming this problem. As known, synthetic data transformation assigns censored points as zero and gives additional magnitudes to uncensored ones associated with Kaplan-Meier distribution of the censored dataset. Thus, the differences between censored and uncensored observations grow which causes a kind of spatial variation in the shape of data. In this paper, to bring a solution to this problematic situation, P-TTLS is used that works well on spatial variation. Also, to see the performance of the P-TTLS on censored data modeling, a simulation study is carried out and it is compared with the benchmarked kernel smoothing (B-KS) method to observe how P-TTLS behaves.

show abstract

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

NONPARAMETRIC REGRESSION ANALYSIS BASED ON RATIONAL (Padé) APPROXIMATION FOR CENSORED-DATA

Aydın

Yılmaz

2020

Eskişehir Technical University Journal of Science and Technology a - Applied Sciences and Engineering

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Since statistical inferences for the parametric and nonparametric components of the semiparametric regression model expressed in (1.1) or (1.2) based on transformed data ( , , ), the basic requirement is that ( | , ) = ( | , ) = + , ensuring that we estimate right components ( [13]). Accordingly, we employ the transformed data ( , , ) instead of ( , , ) to estimate the parameters and the function (. )…”

Section: Synthetic Datamentioning

confidence: 99%

Semiparametric Regression Estimates Based on Some Transformation Techniques for Right-Censored Data

Aydın

Yılmaz

2019

Eskişehir Technical University Journal of Science and Technology a - Applied Sciences and Engineering

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

In this paper, we introduce three different data transformation approaches such as synthetic data transformation ([1]; [2]; [3]), Kaplan-Meier weights ([4]; [5]; [6]) and k-nearest neighbor (kNN) imputation method ([7]) which are commonly used in censored data applications. The aforementioned approaches are particularly useful when one deals with censored data. The key idea expressed here is to find the smoothing spline estimates for the parametric and nonparametric components of a semiparametric regression model with right censored data. The estimation is then carried out based on the modified (or transformed) data set obtained via these transformation techniques. In order to compare the outcomes of three approaches in semi-parametric regression setting, we carried out a simulation study. According to the results of the simulation, it can be said that the Kaplan-Meier weights has been very successful in dealing with censored observations.

show abstract

“…Bu yöntemin kullanıldığı son zamanlarda yapılan çalışmalar arasında Aydın and Yılmaz ve Aydın and Yılmaz gösterilebilir. 27,28 Örnek (Sentetik Veri): Sentetik veri dönüşüm yöntemleri arasında en sık kullanılan yöntem, KSV dönüşümü olduğundan ve diğer dönüşüm yöntemleri de benzer şekilde çalıştığından bu bölümde yalnızca KSV dönüşüne yönelik bir örnek hazırlanmıştır. Şekil 2'de KSV dönüşümü ile elde edilen verilere karşılık, orijinal ve sansürlü gözlemler sunulmuştur.…”

Section: (Iii) Koul-susarla-van Ryzin (Ksv) Dönüşümüunclassified

A Review for Solution Methods on Right-Censored Data in Regression Analysis

Yılmaz¹,

Aydın²

2019

Turkiye Klinikleri J Biostat

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

ÖZET Sağdan sansürlü veri, başta klinik deneyler ve sağlık alanı olmak üzere biyoloji, endüstri, ekonomi, genetik ve bu alanlarla ilişkili birçok alanda karşımıza çıkmaktadır. Bu veri türünün en önemli karakteristik özelliği, ilgilenilen kişi veya nesne ile ilgili tamamlanmamış gözlemeler içermesidir. Modelleme çalışmalarında, tamamlanmamış gözlemler yanlı ve tutarsız sonuçlara neden olduğundan, bu sorunun çözülmesi için çeşitli yöntemler geliştirilmiştir. Bu çalışmada, literatürde var olan ve sağdan sansürlü verilerin modelleme sürecine dâhil olabilmesi için kullanılan birçok farklı yöntem incelenmiştir. Bu yöntemlerden bazıları; Kaplan-Meier ağırlıkları, Gaussian ve kNN yerine koyma yöntemi, Sentetik veri dönüşümleri olarak sıralanbilir. Genellikle, sağdan sansürlü veri noktaları bilinmediğinden veya kısmi olarak bilindiğinden, bu gözlemlere ait dağılımlar hakkında bazı varsayımlar kabul edilerek klasik istatistiksel analiz ve modelleme yöntemleri kullanılabilmektedir. Buna ek olarak, dağılım varsayımlarına dayanmayan bazı parametrik olmayan yöntemler kullanılarak da bu gözlemler tahmin edilebilmektedir. Bu iki ana başlık dışında, çok tercih edilmese de sansürlü veri noktalarının veri setinden atılması da mevcut yöntemlerden biri olarak söylenebilir. Bu çalışmada, önerilmiş en basit yöntemlerden en gelişmiş yöntemlere kadar, sağdan sansürlü verilerin regresyon analizine dâhil edilmesi için önerilen çözüm yöntemleri aşamalar halinde sunulmuştur ve bu yöntemlerin sansürün etkisini ne kadar yansıtabildiği anlatılmaya çalışılmıştır. Bu çalışmanın temel amacı, verilerin regresyon modeline eklenmesinden önce, verinin içerdiği sansür durumu için gerekli düzenlemelerin yapılmasını sağlayan yöntemlerin incelenmesidir. Elbette var olan bütün yöntemlerin incelenmesi mümkün olmadığından, literatürde en sık kullanılan yöntemler seçilmiştir.Anahtar Kelimeler: Sağdan sansürlü veri; regresyon analizi; sansür çözüm yöntemleri; Kaplan-Meier ağırlıkları; kNN yerine koyma yöntemi ABSTRACT Right-censored data is encountered in many areas related to biology, industry, economics, genetics and related fields, primarily clinical trials and health field. The most important characteristic of this data type is that it contains incomplete observations of the person or object of interest. In modeling studies, as incomplete observations result in biased and inconsistent results, several methods have been developed to solve this problem. In this study, many different methods which are used in the literature to be included in the modeling process of right and censored data are examined. Some of these methods can be ordered as follows: Kaplan-Meier weights, Gaussian and kNN imputation methods and synthetic data transformations. Generally, since the censored data points are unknown or can be partially known, classical statistical analysis and modeling methods can be used by assuming some assumptions about the distributions of these observations. In addition, these observations can be estimated using some nonparametric methods which are not based...

show abstract

Modified spline regression based on randomly right-censored data: A comparative study

Cited by 18 publications

References 32 publications

NONPARAMETRIC REGRESSION ANALYSIS BASED ON RATIONAL (Padé) APPROXIMATION FOR CENSORED-DATA

NONPARAMETRIC REGRESSION ANALYSIS BASED ON RATIONAL (Padé) APPROXIMATION FOR CENSORED-DATA

Semiparametric Regression Estimates Based on Some Transformation Techniques for Right-Censored Data

A Review for Solution Methods on Right-Censored Data in Regression Analysis

Contact Info

Product

Resources

About