Bayesian residual analysis in the presence of censoring
存在删失时的贝叶斯残差分析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：摘要聚焦删失与寿命数据的通用模型诊断，未明确涉及所列因果、面板或其他经济计量细分方向。
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存在删失时的贝叶斯残差分析
- 研究问题
- 如何将基于已实现误差后验分布的残差诊断推广到寿命回归等模型，并在诊断中纳入删失观测的信息？
- 方法与思路
- 作者推广以已实现误差后验分布开展诊断的思路，采用类似 Cox–Snell 的方法，并用区间估计表示残差。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出适用于更广模型的贝叶斯残差分析框架及残差图，并称删失观测可以直接纳入这一分析框架。
- 阅读关注点
- 阅读全文时应核对非线性或寿命模型中的误差定义、删失信息如何进入后验，以及残差区间和图形的诊断解释。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；删失机制、先验及诊断有效性未说明，不能推断异常值判定表现。
原文摘要
Use of the posterior distribution of the realized error terms for residual analysis in a linear model was advocated by Zellner (1975) and Zellner & Moulton (1985). The same idea was used by Chaloner & Brant (1988) to define outliers and calculate posterior probabilities of observations being outliers. This paper extends the same concept to other models, including regression models for lifetime data, by using an approach similar to that of Cox & Snell (1968). Residual plots are proposed where realized errors are represented by interval estimates. Incorporating censored observations into this framework is straightforward.