Abstract

データ収集技術の飛躍的進歩により、説明変数の数pの非常に多い高次元データが得られるようになり、その統計解析が重要な話題となって久しい。そして代表的な解析手法であるLassoなどは、学部生向けのテキストにも紹介されるようになっている。またさらに、説明変数の数pが標本数nの指数オーダーと考えて差し支えないような超高次元データも、統計解析の対象になっている。この同タイトルの解説論文に基づく講演では、生存時間解析でもっともよく使われているといってもよいCox回帰モデルを中心に、（超）高次元の説明変数がある場合の生存時間に関する最近の研究について、著者自身の研究の観点から紹介する。以上の内容は、統計関連学会連合大会と同一である。