Covariance and survivor function estimation using censored multivariate failure time data
删失多元失效时间数据的协方差与生存函数估计AI 解读 ↓
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删失多元失效时间数据的协方差与生存函数估计
- 研究问题
- 如何刻画删失数据中两个失效时间之间的依赖，并利用这种依赖及边际生存函数估计联合生存函数？
- 方法与思路
- 作者使用计数过程鞅的协方差刻画依赖，再由边际生存函数与条件协方差的表示构造非参数估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出了二元生存函数的两种相关表示及新估计量，并提供高维推广、模拟评估和回归扩展思路。
- 阅读关注点
- 应核对删失机制与估计条件，区分鞅协方差和失效时间协方差，并检查高维推广及模拟评估的具体范围。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；删失假设、渐近性质及模拟数值未提供，不能推断刊本变化。
原文摘要
The covariance between counting process martingales is used to characterize the dependence between two failure time variates. A representation of the bivariate survivor function is obtained in terms of the marginal survivor functions and this covariance function. A closely related representation expresses the bivariate survivor function in terms of marginal survivor functions and a conditional covariance function, leading to a new nonparametric survivor function estimator. Generalizations to higher dimensional failure time variates are also given. Simulation evaluations of the survivor function estimator are presented, and generalizations to regression problems are outlined.