生存分析：自動モデル最適化こんにちは、私は遺伝子発現データを用いて生存分析を行うことに興味があります。入力は一群の遺伝子からの発現データであり、そして私は最良のモデル性能を有する遺伝子の群（サブセット）を同定したい。JMP（またはJMP Genomics）は最良のモデルの自動識別を実行できますか？
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生存分析：自動モデル最適化
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生存分析：自動モデル最適化私が最初に尋ねる質問は、どのようにして「最良の」モデルを特定するのでしょうか。JMP ProとJMP Genomicsのどちらにも、「最善」モデルの識別に役立つ検証方法があります（AICc、BIC、検証列、交差検証など）。そして、最良の性能を発揮するモデル法を特定するのに役立つフィット統計があります。
前述のように、JMP Proは、対象となるモデルに対して選択された検証方法を考慮して、自動モデル選択（モデルに使用する予測子の数）で非常に優れた機能を果たします。モデル化方法とモデル自体を比較する必要があります。 JMP ProとJMP Genomicsの両方が、これを評価するためのモデル比較ツールを提供しています。
最後に、使用する前に、遺伝子とは何か、モデルがどのように見えるのかを探る必要があります。モデリングは探索的なプロセスであり、完全に「自動化」されるべきではありません。
予測モデリングに関するJMP Genomicsの情報はこちらにあります。
https://www.jmp.com/support/downloads/JMPG90_documentation/wwhelp/wwhimpl/js/html/wwhelp.htm#href=predictive_modeling.11.01.html
Censorを使ったTime to Eventデータに他のモデリング方法（Ridge回帰など）を使用できるようにするBuckley-James Estimation方法を調べてください。
クリス
生存分析：自動モデル最適化こんにちは、
JMP Pro 13では、フィットモデルの一般化回帰パーソナリティを使用して、最新の変数選択手法（LassoやElastic Netなど）と生存選択を使用して生存分析を実行できます。
それが役立つことを願っています、
マイケル
