Regularization for Cox’s proportional hazards model with NP-dimensionality
非多项式维度下 Cox 比例风险模型的正则化AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要聚焦遗传与临床数据中的生存模型，未明确对应所列经济计量细分方向。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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非多项式维度下 Cox 比例风险模型的正则化
- 研究问题
- 在包含删失且变量维度极高的 Cox 模型中，哪些维度增长与相关性限制允许变量选择，并获得接近 oracle 的估计性质？
- 方法与思路
- 作者研究折叠凹惩罚，具体讨论 LASSO 与 SCAD，借助鞅的大偏差结果分析强 oracle 性质，并开发逐坐标路径算法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称非凹惩罚可减弱 LASSO 选择一致性所需的不可表示条件，并使估计量渐近达到 oracle 估计量的信息界。
- 阅读关注点
- 应核对维度与信号强度限制、删失及协变量条件，以及理论 oracle 估计量与逐坐标算法实际求得解之间的关系。
- 阅读边界
- 以下限制对应原请求所用摘要版本：这是 arXiv 预印本，不能据此确认同行评审或期刊接收；摘要未给出维度增长界、相关性限制及非凸算法的完整保证。 经AI辅助核对旧与当前摘要内容等价；未另读刊稿全文，不能据此证明整个稿件版本等价。
原文摘要
High throughput genetic sequencing arrays with thousands of measurements per sample and a great amount of related censored clinical data have increased demanding need for better measurement specific model selection. In this paper we establish strong oracle properties of non-concave penalized methods for non-polynomial (NP) dimensional data with censoring in the framework of Cox's proportional hazards model. A class of folded-concave penalties are employed and both LASSO and SCAD are discussed specifically. We unveil the question under which dimensionality and correlation restrictions can an oracle estimator be constructed and grasped. It is demonstrated that non-concave penalties lead to significant reduction of the "irrepresentable condition" needed for LASSO model selection consistency. The large deviation result for martingales, bearing interests of its own, is developed for characterizing the strong oracle property. Moreover, the non-concave regularized estimator, is shown to achieve asymptotically the information bound of the oracle estimator. A coordinate-wise algorithm is developed for finding the grid of solution paths for penalized hazard regression problems, and its performance is evaluated on simulated and gene association study examples.