DFG HO 3242/1-3TitelEnsemble-Methoden zur Verbesserung von Modellen für Regressionsprobleme mit stetigen und zensierten ZielgrößenZusammenfassungDie Modellierung einer zensierten Zielgröße auf der Basis von mehreren - unter Umständen extrem vielen - erklärenden Variablen ist für die Analyse von klinischen und experimentellen Studien mit einem über eine Zeitdauer definierten primären Endpunkt grundlegend. Durch die Anwendung von neuen Optimierungsverfahren können bisher schwierig zu behandelnde methodische Probleme einer Lösung zugeführt werden. Ziel dieses Projektes ist die Untersuchung von Boosting-Algorithmen für die Anpassung von verschiedenartigen Modellen für zensierte Zielgrößen. Dabei sollen sowohl klassische lineare Modelle als auch additive und flexible nicht-parametrische Varianten in einer einheitlichen Theorie formuliert und geschätzt werden. Insbesondere die Möglichkeit, klassische Modelle in hochdimensionalen Situationen unter Verwendung der diesen Algorithmen inhärenten Variablenselektionsmöglichkeit schätzen zu können, macht diese Verfahren für die biostatistische Praxis interessant und deren Untersuchung notwendig. Im Rahmen dieses Projektes sollen wohl die theoretischen als auch die praktischen Aspekte der neuen Methoden untersucht werden, letztere insbesondere bei der Analyse von prognostischen Fragestellungen beim Rektumkarzinom.ProjektleiterProf. Dr. Torsten Hothorn und Prof. Dr. Olaf GefellerMitarbeiterDr. Matthias SchmidBenjamin Hofner FördererDeutsche Forschungsgemeinschaft |