On semiparametric inference for modulated renewal processes
调制更新过程的半参数推断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：摘要聚焦点过程与生存分析的半参数理论，历史依赖本身不足以归入所列时间序列方向。
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调制更新过程的半参数推断
- 研究问题
- 当点过程的随机协变量依赖自身历史，且时间尺度重排使常规鞅论证失效时，部分似然推断是否仍有有效的渐近依据？
- 方法与思路
- 作者研究调制更新过程的部分似然渐近性质，考察回归参数与累积风险估计，并通过示例和模拟说明理论。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，在一定一般性下，两类估计量与通常比例风险模型具有相同渐近分布，即使常规部分似然鞅论证不再适用。
- 阅读关注点
- 应核对历史依赖协变量的限制、时间重排为何破坏鞅论证，以及替代证明如何建立所称相同的渐近分布。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要，不能推断刊本变化；摘要未列出渐近条件、协方差形式或模拟设计及数值结果。
原文摘要
Modulated renewal processes, suggested by D. R. Cox, give a flexible way to introduce dependencies into point processes. We discuss the asymptotics of partial likelihood inference for modulated renewal processes when the random covariate for the process involves its history. We show, in some generality, that the estimators of the regression parameter and the cumulative hazard have the same asymptotic distributions that they would have under the usual proportional hazards model, even though the martingale justification for partial likelihood no longer applies because of a reordering of the time-scale. An example is given to illustrate the ideas. A simulation study is presented to confirm the theoretical results.