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SICA for Cox's Proportional Hazards Model with a Diverging Number of Parameters

Acta Mathematicae Applicatae Sinica 2014年第4期30卷 887-902页

作者： Yue-Yong SHI Yong-Xiu CAO Yu-Ling JIAO Yan-Yan LIU School of Mathematics and Statistics Wuhan University

The smooth integration of counting and absolute deviation （SICA） penalized variable selection procedure for high-dimensional linear regression models is proposed by Lv and Fan （2009）. In this article, we extend their idea to Cox＇s proportional hazards （PH） model by using a penalized log partial likelihood with the SICA penalty. The number of the regression coefficients is allowed to grow with the sample size. Based on an approximation to the inverse of the Hessian matrix, the proposed method can be easily carried out with the smoothing quasi-Newton （SQN） algorithm. Under appropriate sparsity conditions, we show that the resulting estimator of the regression coefficients possesses the oracle property. We perform an extensive simulation study to compare our approach with other methods and illustrate it on a well known PBC data for predicting survival from risk factors.

关键词： Cox proportional hazards models penalized partial likelihood diverging parameters oracle prop-erty smoothing quasi-Newton

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