Inference using surrogate outcome data and a validation sample
利用替代结局数据与验证样本进行推断AI 解读 ↓
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AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究替代结局与验证样本下的通用回归推断，未明确因果目标。
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利用替代结局数据与验证样本进行推断
- 研究问题
- 多数个体仅有替代结局、随机验证子样本另有真实结局时，如何估计结局回归参数并处理替代机制误设？
- 方法与思路
- 作者考察最大似然对替代结局条件分布误设的敏感性，并研究对该分布采用非参数处理的半参数方法。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称最大似然对此类误设不稳健，同时发展最大估计似然估计量的大样本分布理论，并提供说明性示例。
- 阅读关注点
- 应核对验证样本的抽样条件、替代机制的估计方式及参数识别，并检查半参数方法的大样本理论要求。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；非随机验证样本的适用性和有限样本表现未说明，不能推断刊本变化。
原文摘要
In the context of estimating β from the regression model Pβ(Y|X), relating response Y to covariates X, suppose that only a surrogate response S is available for most study subjects. Suppose that for a random subsample of the study cohort, termed the validation sample, the true outcome Y is available in addition to S. We consider maximum likelihood estimation of β from such data and show that it is nonrobust to misspecification of the distribution relating the surrogate to the true outcome, P(S|Y, X). An alternative semi-parametric method is also considered, which is nonparametric with respect to P(S|Y, X), Large-sample distribution theory for maximum estimated likelihood estimates is developed. An illustrative example is presented.