The Identifiability of the Competing Risks Model
竞争风险模型的可识别性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：摘要涉及统计持续时间模型的可识别性，但未明确经济结构估计或因果识别设计。
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代码、数据与补充材料
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竞争风险模型的可识别性
- 研究问题
- 在多状态持续时间分析的竞争风险模型中，引入回归变量能否改变不可识别性结论，哪些模型下可以建立识别？
- 方法与思路
- 作者考察回归变量对竞争风险模型可识别性的作用，分别针对比例风险模型和加速失效时间模型建立条件。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称给出使回归变量推翻 Cox 与 Tsiatis 不可识别性结论的条件，并覆盖比例风险和加速失效时间两类模型。
- 阅读关注点
- 应核对被识别的对象、回归变量所需的变化与限制，以及新条件怎样排除原先存在的观测等价模型。
- 阅读边界
- 所给材料为版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；具体识别条件未说明，不能认为加入任意回归变量即可识别。
原文摘要
This paper considers the consequences for identifiability of introducing regressors into the competing risks model of multistate duration analysis. We establish conditions under which access to regressors overturns the nonidentification theorem of Cox and Tsiatis for both proportional and accelerated failure time models.