New multi-sample nonparametric tests for panel count data
面板计数数据的多样本非参数检验新方法AI 解读 ↓
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面板计数数据的多样本非参数检验新方法
- 研究问题
- 对于仅在若干观察时点记录复发事件累计次数的面板计数数据，如何非参数比较多个样本的计数过程？
- 方法与思路
- 作者用非参数最大似然估计均值函数，累计其增长速率之间的加权差异，构造两类检验并研究渐近分布。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称提出两类新检验，给出渐近分布，并报告模拟中较现有程序更高的功效及两个真实数据分析例子。
- 阅读关注点
- 应核对观察时间机制、均值函数估计与权重选择，以及功效比较是否同时控制检验尺寸并覆盖不同备择。
- 阅读边界
- 材料为版本未注明的OpenAlex索引摘要；观察机制条件、模拟设计及数值未提供，功效优势仅是摘要对所考察情形的陈述。
原文摘要
This paper considers the problem of multi-sample nonparametric comparison of counting processes with panel count data, which arise naturally when recurrent events are considered. Such data frequently occur in medical follow-up studies and reliability experiments, for example. For the problem considered, we construct two new classes of nonparametric test statistics based on the accumulated weighted differences between the rates of increase of the estimated mean functions of the counting processes over observation times, wherein the nonparametric maximum likelihood approach is used to estimate the mean function instead of the nonparametric maximum pseudo-likelihood. The asymptotic distributions of the proposed statistics are derived and their finite-sample properties are examined through Monte Carlo simulations. The simulation results show that the proposed methods work quite well and are more powerful than the existing test procedures. Two real data sets are analyzed and presented as illustrative examples.