Linear rank tests with right censored data
右删失数据的线性秩检验AI 解读 ↓
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右删失数据的线性秩检验
- 研究问题
- 面对右删失观测，如何构造用于回归系数检验的线性秩统计量，并将经典秩检验纳入统一的方法框架？
- 方法与思路
- 作者从广义秩向量的边际概率构造得分统计量，以观测 Fisher 信息估计方差，并讨论特殊情形的置换估计。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称将 Wilcoxon 检验推广至删失数据的回归检验，同时将对数秩检验作为所提出方法的一个特殊情形。
- 阅读关注点
- 应核对删失机制与回归模型要求、广义秩向量的定义，以及信息矩阵方差估计和置换方法各自的适用条件。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的索引摘要；删失假设、检验校准和有限样本表现未说明，不能据此判断不同检验的优劣。
原文摘要
Linear rank statistics are developed for tests on regression coefficients with censored data. These statistics arise as score statistics based on the marginal probability of a generalized rank vector. The observed Fisher information provides a variance estimator generally, while in certain special cases a permutation approach to variance estimation is also possible. The Wilcoxon test is generalized to regression tests with censored data. The log rank test (Cox, 1972; Peto & Peto, 1972) is also produced as a special case.