Estimation and Variable Selection for Interval-Censored Failure Time Data with Random Change Point and Application to Breast Cancer Study
含随机变点的区间删失失效时间数据估计与变量选择AI 解读 ↓
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含随机变点的区间删失失效时间数据估计与变量选择
- 研究问题
- 当疾病风险可能随生物指标越过随机阈值而发生变化时，如何分析区间删失的失效时间并同时开展变量选择？
- 方法与思路
- 作者在一类线性变换模型下提出筛最大似然估计，再引入惩罚方法联合进行参数估计和变量选择，并分析渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称该方法填补了区间删失数据中允许随机变点的方法缺口，模拟支持其实用表现，并应用于乳腺癌研究。
- 阅读关注点
- 应核对随机变点如何建模和识别、阈值两侧的信息要求、删失机制，以及惩罚参数选择与变量选择理论的条件。
- 阅读边界
- 依据稿件版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；随机变点分布和具体渐近结论未说明，不能据此认定变量选择必然一致。
原文摘要
Motivated by a breast cancer study, we consider regression analysis of interval-censored failure time data in the presence of a random change point. Although a great deal of literature on interval-censored data has been established, there does not seem to exist an established method that can allow for the existence of random change points. Such data can occur in, for example, clinical trials where the risk of a disease may dramatically change when some biological indexes of the human body exceed certain thresholds. To fill the gap, we will first consider regression analysis of such data under a class of linear transformation models and provide a sieve maximum likelihood estimation procedure. Then a penalized method is proposed for simultaneous estimation and variable selection, and the asymptotic properties of the proposed method are established. An extensive simulation study is conducted and indicates that the proposed methods work well in practical situations. The approaches are applied to the real data from the breast cancer study mentioned above. Supplementary materials for this article are available online, including a standardized description of the materials available for reproducing the work.