Cox模型中基于Model-X Knockoffs的高维控制变量选择方法

在生物医学、临床试验和流行病学等领域的研究中，由于获得生存数据的试验设计、观测时间的局限，以及观测对象在进入或退出试验时的个体差异等方面的原因，与所关注事件的发生时间相关的数据经常存在右删失。基于右删失生存数据解析协变量和生存时间的关系时，应用最为广泛的统计模型是Cox模型。随着科学技术的进步，数据收集变得越来越容易，导致数据库规模越来越大、复杂性越来越高，数据的维度通常可以达到成百上千维，甚至更高。文章提出一种Cox模型中基于Model-X Knockoffs的高维控制变量选择方法。首先基于Knockoffs框架建立一个Knockoffs变量，并基于原始协变量和其相应的Knockoffs变量构造一个正则化的目标函数，然后通过求解目标函数的最优解构造一个统计量和基于数据的阈值，最后进行变量选择。模拟分析和实证研究结果表明：所提方法可以在变量选择的同时提供可靠的FDR控制，优于传统的LASSO方法。