Forschung
Projekte

Titel:

Ensemble-Methoden zur Verbesserung von Modellen für Regressionsprobleme mit stetigen und zensierten Zielgrößen

Projektleitung:

T. Hothorn, O. Gefeller

Mitarbeiter:

K.T. Eckel, B. Hofner, M. Schmid

Kurzbeschreibung:

Die Vorhersage einer Zielgröße basierend auf beobachteten Werten von mehreren erklärenden Variablen hat einen hohen Stellenwert unter den Aufgabenstellungen der medizinischen Biometrie. Für binäre oder nominal skalierte Zielgrößen konnten in der letzten Dekade durch die Zusammenfassung einzelner statistischer Modelle zu sogenannten Ensembles in vielen Anwendungsgebieten praktisch relevante Verbesserungen hinsichtlich der Vorhersagegüte erzielt werden. Der Fall von stetigen Zielgrößen wurde weniger eingehend behandelt und die Betrachtung von Problemen der Überlebenszeitanalyse steht erst am Anfang. Das Forschungsprojekt hat das Ziel, die erfolgreichen Strategien der Modellkombination durch Ensemble-Methoden auf die insbesondere in der biometrischen Praxis wichtigen Probleme der Analyse von zensierten und unzensierten stetigen Zielgrößen zu übertragen, die Eigenschaften der dazu in diesem Projekt entwickelten Verfahren theoretisch und in umfangreichen Simulationsstudien zu untersuchen und die praktische Anwendbarkeit der Methoden anhand aktueller biometrischer Beispieldatensätze zu erproben sowie die Verwendung der Ansätze durch eine flexible Softwareimplementation für breite Anwenderkreise zu ermöglichen.

Publikationen:

Bühlmann, P. und T. Hothorn: Boosting Algorithms: Regularization, Prediction and Model Fitting (with Discussion). Stat. Sci., 22, 2007.

 

Eckel, K.T., A. Pfahlberg, O. Gefeller und T. Hothorn: Flexible modeling of malignant melanoma survival. Methods Inf. Med., 47:47–55, 2008.

 

Hothorn, T. und P. Bühlmann: Model-based boosting in high dimensions. Bioinformatics, 22:2828–2829, 2006.

 

Hothorn, T., P. Bühlmann, S. Dudoit, A. Molinaro und M.J. van der Laan: Survival ensembles. Biostatistics, 7:355–373, 2006.

 

Hothorn, T., F. Bretz und P. Westfall: Simultaneous inference in general parametric models. Biom. J., 50:346–363, 2008.

 

Hothorn, T. und A. Zeileis: Generalized maximally selected statistics. Biometrics, 64:1263–1269, 2008.

 

Müller, J., T. Hothorn und H. Pretzsch: Long-term effects of logging intensity on structures, birds, saproxylic beetles and fungi in stands of European beech Fagus sylvatica L. For. Ecol. Manage., 242:297–305, 2007.

 

Radespiel-Tröger, M., O. Gefeller, T. Rabenstein und T. Hothorn: Association between split selection instability and predictive error in survival trees. Methods Inf. Med., 45:548–556, 2006.

 

Radespiel-Tröger, M., T. Hothorn, A.B. Pfahlberg und O. Gefeller: Re: ’Applying recursive partitioning to a prospective study of factors associated with adherence to mammography screening guidelines’. Am. J. Epidemiol., 164:400–401, 2006.

 

Schmid, M. und T. Hothorn: Boosting additive models using componentwise P-splines. Comput. Stat. Data Anal., 53:298–311, 2008.

 

Schmid, M. und T. Hothorn: Flexible boosting of accelerated failure time models. BMC Bioinformatics, 9:269, 2008.

 

Strobl, C., A.L. Boulesteix, A. Zeileis und T. Hothorn: Bias in random forest variable importance measures: illustrations, sources and a solution. BMC Bioinformatics, 8:25, 2007.

 

Hofner, B., T. Kneib und T. Hothorn: Variable Selection and Model Choice in Survival Models with Time-Varying Effects – Boosting Survival Models. In: UseR! 2008, Dortmund, August, 2008.

 

Schmid, M.: Boosting with Component-wise P-splines. In: Herbstseminar der Austrian Association for Statistical Computing. Bad Mitterndorf, September, 2007.

 

Schmid, M. und T. Hothorn: Boosting additive models using componentwise P-splines. In: 4th Workshop on Ensemble Methods, Berlin, Februar, 2008.

 

Schmid, M. und T. Hothorn: Boosting additive models using componentwise P-splines. In: Lifestat 2008, Gemeinsame Tagung der Deutschen Region (IBS-DR), der Region Österreich/Schweiz (IBS-ROeS) und der polnischen Gruppe (IBS-Polen) der Internationalen Biometrischen Gesellschaft (IBS), München, März, 2008.

 

Schmid, M. und T. Hothorn: Boosting techniques for accelerated failure time models. In: Statistische Woche 2008, Köln, September, 2008.

 

Schmid, M. und T. Hothorn: Flexible boosting of accelerated failure time models. In: Statistical Computing 2008, Günzburg, Juni, 2008.

Förderung:

Deutsche Forschungsgemeinschaft (HO 3242/1-1;1-2;1-3;2-1)


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