On functional misspecification of covariates in the Cox regression model
Cox 回归模型中协变量函数形式的误设AI 解读 ↓
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Cox 回归模型中协变量函数形式的误设
- 研究问题
- 分析删失生存数据时，协变量函数形式设错会怎样影响 Cox 回归的效应估计、通常的方差估计和基准风险估计？
- 方法与思路
- 作者在一般误设框架中推导 Breslow 估计量的极限及最大部分似然估计的渐近方差，并数值分析协变量依赖的影响。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提供渐近方差的显式表达与误差数值分析，考察单一协变量误设以及辅助协变量误设对主要因素估计的影响。
- 阅读关注点
- 应核对误设下估计量收敛到什么目标、Breslow 极限的解释，以及协变量相关性如何影响主要因素估计与方差误差。
- 阅读边界
- 材料为稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；删失与模型条件、具体误差数值未说明，出现治疗变量也不足以认定因果效应。
原文摘要
Model misspecification is discussed for the analysis of censored survival data with the Cox regression model. The maximum partial likelihood estimator for covariate effects has an asymptotic normal distribution under model misspecification (Lin & Wei, 1989). Situations where the assumed functional form for covariates is wrong are considered in a general framework in which we also derive the limit of Breslow's (1972) estimator. Furthermore, we give explicit expressions for the asymptotic variance of the maximum partial likelihood estimator. Numerical values for the errors of the maximum partial likelihood estimator and of the usual variance estimator are obtained for functional misspecification of a single relevant covariate and looking at the effect of a first factor, representing treatment or something similar, for functional wrong incorporation of auxiliary covariate measurements. In the latter situations we analyse the impact of dependence between the covariates.