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한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제6권 제4호
발행연도
2004.1
수록면
917 - 927 (11page)

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In this paper we consider the well-known Weibull regression models for survival analysis. These models are usually used with few covariates and many observations (subjects). But, for a typical setting of gene expression data from DNA microarray, we need to consider the case where the number of covariates exceeds the number of samples . For a given vector of response values which are times to event(death or censored times) and gene expressions(covariates), we address the issue of how to reduce the dimension by selecting the significant genes. This approach enables us to estimate the survival curve when . In our approach, rather than fixing the number of selected genes, we will assign a prior distribution to this number. The approach creates additional flexibility by allowing the imposition of constraints, such as bounding the dimension via a prior, which in effect works as a penalty. To implement our methodology, we use a Markov Chain Monte Carlo(MCMC) method. We demonstrate the use of the methodology to diffuse large B-cell lymphoma(DLBCL) complementary DNA(cDNA) data and Breast Carcinomas data.

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