P >> Nの場合の効果的なHIV介入の特定：変数選択モデルとElastic Net Regression Modelingのクロスカントリーアプリケーション<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, ザンクトガレン大学大学院生
クリスチャン・ヒルデブラント、プロジェクト リーダー、ザンクト ガレン大学
現在の作業では、176 か国と 400 を超える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 介入を特定しています (つまり、症例数が予測因子の数よりも大幅に少ない研究)。 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と、1 人あたりの GDP、教育システムへの投資、男女比、都市化の程度など、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 か国の Gapminder データベースに基づいています。 探索的因子分析とブートストラップ推定によるエラスティック ネット回帰の組み合わせに基づいて (Tibshirani 1996; Zou and Hastie 2005 を参照)、現在の研究では、1 人あたりの GDP またはその他の経済福祉関連の指標の代わりに、国の教育システムと以前の投資が明らかになりました。一般的に、ヘルスケアは HIV 感染率を下げる主な要因です。 直観に反して、避妊薬の使用は、世界中で現在の介入政策が圧倒的に優勢であるにもかかわらず、国全体で HIV 感染率を減少させる主要な要因にはなっていません。 現在の作業は、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重要な意味を持っています。
予測モデリング
