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Multivariable funktionale Zusammenhänge

Statistische Modellierung von komplexen multivariablen funktionalen Zusammenhängen

Förderung: DFG

Principal Investigator: Prof. Dr. Willi Sauerbrei (IMBI)

Mitarbeiter:  Prof. Dr. Willi Sauerbrei (IMBI), Dr. Harald Binder (IMBI)

 

Beschreibung

Es existieren verschiedene Ansätze zur Trennung von Variablen mit und ohne Einfluß auf eine Zielgröße. Wegen verzerrter Schätzung von Regressionsparametern und unzureichender Stabilität bei der Auswahl der Variablen werden alle kritisiert. Bei stetigen Variablen besteht zusätzlich das Problem der Bestimmung des funktionalen Zusammenhangs. Kategorisierung oder die Annahme eines linearen Effekts sind problematisch, die Modellierung nicht-linearer Effekte durch Fractional Polynomials (FPs) oder Splines sind hoffnungsvolle Ansätze. Verschiedene Spline- Varianten existieren, bisher gibt es aber noch keine Guidelines. Für multivariate Modellbildung mit FPs wird die MFP Prozedur benutzt.
Für beide Ansätze gibt es derzeit nur wenig Studien zu Eigenschaften (z.B. Fehler 1. und 2. Art), zur Stabilität oder zur Biaskorrektur durch Shrinkage- Verfahren. Mit einem Schwerpunkt bei MFP sollen die Eigenschaften beider Ansätze verglichen werden. Weiterhin soll bei verschiedenen multivariablen Modell-Situationen untersucht werden, ob der FP Ansatz zur einer Verbesserung führen kann.

 

Publikationen

 


Binder, H., Sauerbrei, W., and Royston, P. (2013): Comparison between splines and fractional polynomials for multivariable model building with continuous covariates: a simulation study with continuous response. Statistics in Medicine. 32:2262-2277