Nonparametric likelihood ratio confidence bands for quantile functions from incomplete survival data
不完整生存数据中分位数函数的非参数似然比置信带AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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反馈分类问题
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代码、数据与补充材料
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不完整生存数据中分位数函数的非参数似然比置信带
- 研究问题
- 对于右删失或左截断的生存数据，如何为分位数函数构造置信带，同时避免密度估计及密度平滑性要求？
- 方法与思路
- 作者采用非参数似然比方法构造分位数函数置信带，并用蒙特卡洛研究和真实数据应用考察方法表现。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称方法适用于右删失和左截断数据，无需估计密度，甚至不要求密度存在，并表示实现较为容易。
- 阅读关注点
- 应核对删失与截断机制条件、置信带覆盖的分位数范围，以及无密度情形下的定义、校准和有限样本表现。
- 阅读边界
- 依据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；无需密度不等于无需其他条件，覆盖保证的具体条件及模拟数值均未提供。
原文摘要
The purpose of this paper is to derive confidence bands for quantile functions using a nonparametric likelihood ratio approach. The method is easy to implement and has several appealing properties. It applies to right-censored and left-truncated data, and it does not involve density estimation or even require the existence of a density. Previous approaches (e.g., bootstrap) have imposed smoothness conditions on the density. The performance of the proposed method is investigated in a Monte Carlo study, and an application to real data is given.