Etudes de simulation de régression pénaliséeSalut,
Un client (un statisticien très compétent en matière de préclinique dans le secteur pharmaceutique) m'a demandé si je connaissais des études qui avaient été réalisées pour déterminer l'efficacité d'Elastic Net et de Lasso par rapport aux techniques standard. Fonctionnent-ils mieux dans certaines situations ? Je pense qu'ils sont particulièrement intéressés par l'application dans le contexte du DoE.
Connaissez-vous des publications vers lesquelles je peux les indiquer ? Des études internes que nous avons réalisées et qui peuvent être partagées ?
Merci,
Phil
Re: Études de simulation de régression pénaliséeMerci, Clay. Je pense que mon client sera très satisfait de cette réponse.
Phil
Re: Études de simulation de régression pénaliséeDe nombreux articles de recherche sur la régression pénalisée que j'ai rencontrés ont tendance à se concentrer sur des données d'observation plutôt que sur des expériences conçues. Voici un article qui peut être utile :
http://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0107957
L'évaluation d'une méthode de sélection de variables peut s'avérer assez délicate car il y a de nombreux éléments à prendre en compte. Devons-nous procéder à des ajustements en utilisant une validation croisée ou un critère d'information ? Pour une méthode pénalisée, nous devons également considérer la manière dont les poids de pénalité sont choisis. Et les résultats peuvent dépendre du fait que l’objectif soit de minimiser l’erreur de prédiction ou de capturer les variables qui influencent réellement la réponse.
J'ai joint les diapositives d'une présentation que j'ai faite au QPRC en 2015 concernant l'utilisation de la régression pénalisée pour analyser les expériences de dépistage. Mon objectif était de voir dans quelle mesure le lasso fonctionnerait dans des conceptions sursaturées. C'était avant les critères ERIC, qui, je pense, ont beaucoup de potentiel pour ces cas.
Re: Études de simulation de régression pénaliséeEt peut-être aussi :
https://community.jmp.com/t5/Discovery-Summit-2015/Model-Selection-Strategies-for-Definitive-Screening-Designs/ta-p/22854
Ian
Re: Études de simulation de régression pénaliséePhil,
J'ai commencé à examiner la sélection de modèles, en particulier, quelles techniques fonctionnent le mieux avec une sélection ad hoc (tout ajuster, supprimer tout au-dessus de p = 0,05, puis recommencer), par étapes avec BIC et Lasso. Même si je n'ai pas pu aller très loin en raison de contraintes de temps, j'ai compris que la technique de sélection dépendra beaucoup de la conception. Ainsi, pour quelque chose comme un facteur complet, la technique n'aura pas d'importance, mais avec une conception personnalisée presque saturée, ce sera le cas. J'espère y consacrer plus de temps si les choses ralentissent. Clay Barker et Ryan Lekivetz ont également effectué des travaux dans ce domaine.
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