Proper Scoring Rules for Survival Analysis

要約

タイトル：生存分析のための適切なスコアリング規則

要約:
– 生存分析は、将来のイベントの時間の確率分布を推定する問題であり、不確実性の評価問題と見なすことができます。
– 不確実性の厳密なスコアリング規則に関する基本的な理論はありますが、生存分析のスコアリング規則についてはほとんど知られていません。
– この論文では、生存分析のための4つの主要な厳密なスコアリング規則の拡張について調査し、確率分布の推定の離散化から生じる特定の条件下でこれらの拡張が適切であることを証明します。
– また、実データセットを使用してこれらの拡張されたスコアリング規則の推定パフォーマンスを比較し、対数スコアとBrierスコアの拡張が最も優れた結果を示しました。

要点:
– 生存分析は将来のイベント時間の確率分布を推定する問題
– 不確実性の評価問題に関する厳密なスコアリング規則の理論はあるが、生存分析については知られていない
– この論文では、生存分析のための4つの主要なスコアリング規則の拡張を調査し、特定の条件下で適切であることを証明した
– 対数スコアとBrierスコアの拡張が最も優れた結果を示した。

要約(オリジナル)

Survival analysis is the problem of estimating probability distributions for future event times, which can be seen as a problem in uncertainty quantification. Although there are fundamental theories on strictly proper scoring rules for uncertainty quantification, little is known about those for survival analysis. In this paper, we investigate extensions of four major strictly proper scoring rules for survival analysis and we prove that these extensions are proper under certain conditions, which arise from the discretization of the estimation of probability distributions. We also compare the estimation performances of these extended scoring rules by using real datasets, and the extensions of the logarithmic score and the Brier score performed the best.

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