38330_it-IT

liliconcom

Studi di simulazione della regressione penalizzata

CIAO,

Un cliente (uno statistico molto competente che supporta la fase preclinica nel settore farmaceutico) mi ha chiesto se sono a conoscenza di studi che sono stati condotti per determinare l'efficacia di Elastic Net e Lasso rispetto alle tecniche standard. Funzionano meglio in determinate situazioni? Penso che siano particolarmente interessati all'applicazione nel contesto del DoE.

Conoscete qualche pubblicazione a cui posso segnalarla? Eventuali studi interni che abbiamo svolto che possono essere condivisi?

Grazie,
Fil

Ri: Studi di simulazione della regressione penalizzata

Grazie, Clay. Penso che il mio cliente sarà molto soddisfatto di questa risposta.

Fil

Ri: Studi di simulazione della regressione penalizzata

Molti degli articoli di ricerca sulla regressione penalizzata che ho incontrato tendono a concentrarsi su dati osservativi piuttosto che su esperimenti progettati. Ecco un documento che può essere utile:

http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0107957

Valutare un metodo di selezione delle variabili può essere piuttosto complicato perché ci sono così tante cose da considerare. Effettuiamo l'ottimizzazione utilizzando la convalida incrociata o un criterio informativo? Per un metodo penalizzato, dobbiamo anche considerare come vengono scelti i pesi di penalità. E i risultati possono dipendere se l’obiettivo è ridurre al minimo l’errore di previsione o se è catturare le variabili che influenzano realmente la risposta.

Ho allegato le diapositive di una presentazione che ho fatto al QPRC nel 2015 relativa all'uso della regressione penalizzata per l'analisi degli esperimenti di screening. Il mio obiettivo era vedere quanto bene il lazo si sarebbe comportato in progetti sovrasaturati. Questo accadeva prima dell’introduzione dei criteri ERIC, che ritengo abbiano un grande potenziale per questi casi.

Ri: Studi di simulazione della regressione penalizzata

Inoltre, forse:

https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-2015/Model-Selection-Strategies-for-Definitive-Screening-Designs/ta-p/22854

Ian

Ri: Studi di simulazione della regressione penalizzata

Phil,

Ho iniziato a esaminare la selezione del modello, in particolare, quali tecniche funzionano meglio con la selezione ad hoc (adatta tutto, rimuovi tutto sopra p = 0,05, quindi fallo di nuovo), passo dopo passo con BIC e Lasso. Anche se non sono riuscito ad andare molto lontano a causa dei limiti di tempo, sono arrivato a capire che la tecnica di selezione dipenderà molto dal design. Quindi, per qualcosa come un fattore completo, la tecnica non avrà importanza, ma con un design personalizzato quasi saturo, lo farà. Spero di dedicare più tempo a questo se le cose rallentano. Anche Clay Barker e Ryan Lekivetz hanno lavorato in questo settore.

Assistente