A study of a class of weighted bootstraps for censored data
删失数据的一类加权自助法研究AI 解读 ↓
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删失数据的一类加权自助法研究
- 研究问题
- 对删失数据的生存与累积风险估计，加权自助法能否改善区间覆盖精度，并用于近似生存函数的后验分布？
- 方法与思路
- 作者对 Kaplan–Meier 与 Nelson–Aalen 的加权自助版本建立三阶 von Mises 表示及 Edgeworth 展开，分析权重选择。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称存在覆盖精度优于 Efron 自助法的权重，包括一种便于使用的 gamma 权重，并讨论特定先验下的后验近似。
- 阅读关注点
- 应核对删失和正则条件、权重的归一化与参数、覆盖误差比较的阶数，以及后验近似所对应的先验类别。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 摘要；未给出权重参数、区间形式或数值结果，覆盖精度优势不能外推至任意删失设定。
原文摘要
Edgeworth expansions are derived for a class of weighted bootstrap methods for the Kaplan-Meier and Nelson-Aalen estimates using the methods contained in the monograph by Barbe and Bertail. Von Mises representations up to the third order are established for the weighted bootstrap versions of these estimators. It is shown that there exists weights which outperform Efron's bootstrap method in terms of coverage accuracy. Moreover, it is shown that this holds for a particular choice of gamma weights which are very easy to use in practice. The general weighting schemes are also useful in approximating the posterior distribution of a survival function with respect to mixtures of beta-neutral process priors.