Estimation and model selection of semiparametric multivariate survival functions under general censorship
一般删失下半参数多元生存函数的估计与模型选择AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究通用多元生存模型、copula 错设及删失推断，未明确经济应用或分布效应对象，给定领域细分的依据不足。
反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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一般删失下半参数多元生存函数的估计与模型选择
- 研究问题
- 在数据存在一般删失、参数化 copula 可能错设且边际生存函数非参数化时，如何估计依赖参数并比较多个生存模型？
- 方法与思路
- 作者研究两步 copula 估计及其方差估计，以 KLIC 定义伪真参数，并推导允许错设和删失的惩罚伪似然比统计量分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，两步估计对伪真 copula 参数一致且具有根号样本量渐近正态性，并建立模型比较统计量的渐近理论及实证示例。
- 阅读关注点
- 应核对一般删失具体允许的机制、边际生存函数的估计、伪真参数定义，以及模型比较统计量的惩罚项和适用条件。
- 阅读边界
- 仅据所给出版社摘要，无法确认删失机制限制或实证对象；对伪真参数的一致性不能解释为错设 copula 下恢复真实依赖结构。
原文摘要
We study estimation and model selection of semiparametric models of multivariate survival functions for censored data, which are characterized by possibly misspecified parametric copulas and nonparametric marginal survivals. We obtain the consistency and root-n asymptotic normality of a two-step copula estimator to the pseudo-true copula parameter value according to KLIC, and provide a simple consistent estimator of its asymptotic variance, allowing for a first-step nonparametric estimation of the marginal survivals. We establish the asymptotic distribution of the penalized pseudo-likelihood ratio statistic for comparing multiple semiparametric multivariate survival functions subject to copula misspecification and general censorship. An empirical application is provided.