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REGRESSION WITH CENSORED DATA BY LEAST SQUARES SUPPORT VECTOR MACHINE

Kim, Dae-Hak   (Department of Statistical Information, Catholic University of DaeguUU0013933  ); Shim, Joo-Yong   (Department of Statistical Information, Catholic University of DaeguUU0013933  ); Oh, Kwang-Sik   (Department of Statistical Information, Catholic University of DaeguUU0013933  );
  • 초록

    In this paper we propose a prediction method on the regression model with randomly censored observations of the training data set. The least squares support vector machine regression is applied for the regression function prediction by incorporating the weights assessed upon each observation in the optimization problem. Numerical examples are given to show the performance of the proposed prediction method.


  • 주제어

    Regression models .   randomly censored data .   least squares support vector machines.  

  • 참고문헌 (6)

    1. Least square support vector machine classifier , Suykens,J.A.K.;Vandewalle,J. , Neural Processing Letters / v.9,pp.293-300,
    2. M-estimation in censored linear models , Zhou,M. , Biometrika / v.79,pp.837-841,
    3. Functions of positive and regative type, and their connection with the theory of integral equations , Mercer,J. , Philosophical Transactions of the Royal Society of London / v.A209,pp.415-446,
    4. Vapnik,V.N. , Statistical Learning Theory / v.,pp.,
    5. Regression analysis with randomly right censored data , Koul,H.;Susarla,V.;van Ryzin,J. , The Annals of Statistics / v.9,pp.1276-1288,
    6. Vapnik,V.N. , The Nature of Statistical Learning Theory / v.,pp.,

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