P >> Nの場合の有効なHIV介入の同定：変数選択モデルとElastic Net Regressionモデリングのクロスカントリー適用<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />この論文は会議から撤回されました。
パスカルシェーファーサンクトガレン大学大学院生
クリスチャン・ヒルデブランドサンクトガレン大学プロジェクトリーダー
現在の研究は、176カ国および400以上の変数を含む大規模なクロスカントリーデータセットの分析に基づいて最も効果的なHIV介入を特定している（すなわち、症例数が予測因子数よりかなり少ない研究）。具体的には、この調査は、HIV予防活動に関する国レベルのデータの分析、および一人当たりGDP、教育システムへの投資、男女対男女比、都市化の程度などの他の国固有の指標の組み合わせに基づいています。その他 データは合計176カ国のGapminderデータベースに基づいています。探索的因子分析と弾力的ネット回帰とブートストラップ推定の組み合わせ（Tibshirani 1996; Zou and Hastie 2005を参照）に基づいて、現在の研究は、一人当たりGDPまたは他の経済福祉関連指標、国の教育システムおよび以前の投資一般的に、ヘルスケアはHIV感染率を下げる主な要因です。直感に反して、避妊薬の使用は、世界中の現在の介入政策が非常に優勢であるにもかかわらず、国を超えてHIVの有病率を減らすための主要な推進力ではありません。現在の研究は、公共政策介入の効果的な設計と最も効果的な指標を特定するための変数選択モデルの使用にとって重要な意味を持っています。
予測モデリング
