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目标平滑BART:患者特定死胎风险分析.(英语) Zbl 1439.62228
本文介绍了一种新的基于贝叶斯树的非参数平滑模型.tsBART的目标是在单个目标协变量(t)上引入平滑度,而不一定要求平滑度超过其他协变量\(x\).tsBART基于Bayesian加法回归树(BART)模型,一个回归树的集合.tsBART通过使用平滑函数\(t\)而不是独立标量来参数化每个树的终端节点,从而扩展了BART.和BART一样,tsBART捕捉了预测因子之间复杂的非线性关系和相互作用.但与BART不同,tsBART保证目标协变量中的响应面是平滑的.这提高了可解释性,有助于规范估计.
在介绍了tsBART模型并对其进行了基准测试之后,我们将其应用于我们的激励性示例 -  - 来自国家卫生统计中心的妊娠结局数据.我们的目的是根据母体和胎儿的危险因素(x),提供不同胎龄(t)的死胎风险评估值.产科医生预计死产风险在胎龄期间会平稳变化,但不一定会超过其他协变量,而tsBART的设计正是为了反映这种结构知识.我们的分析结果显示了tsBART模型在量化死产风险方面的明显优势,从而为患者和医生管理胎儿死亡风险提供了更好的信息.这里描述的所有方法都在R包中实现茨巴特.
[23] Murray,J.S.(2017年).分类和计数响应的对数线性贝叶斯加性回归树.预印本.可从arXiv:1701.01503获取.
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