Variance of the Kaplan-Meier Estimator and Its Quantiles Under Certain Fixed Censoring Models
特定固定删失模型下Kaplan–Meier估计量及其分位数的方差AI 解读 ↓
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特定固定删失模型下Kaplan–Meier估计量及其分位数的方差
- 研究问题
- 在最多包含一个中间删失点的固定删失模型中，如何表达生存估计量及其分位数的渐近方差，并构造分位数区间？
- 方法与思路
- 作者推导固定时点Kaplan–Meier估计量和分位数的渐近方差闭式表达，比较两者关系及已有分位数区间程序。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称两类方差之间的关系与随机删失模型中的既有关系一致，所得表达还提供Greenwood公式渐近极限的闭式形式。
- 阅读关注点
- 应核对固定删失方案、分位数处的正则性、区间构造，以及Greenwood公式条件于观测删失模式所带来的实践含义。
- 阅读边界
- 仅据稿件版本未注明的OpenAlex索引摘要；刊本一致性与具体公式未提供，结论限于所述删失模型，也不是有限样本精确方差。
原文摘要
For fixed censoring models that contain at most one intermediate censoring point, we obtain exact algebraic expressions for the asymptotic variances of (i) the quantiles of the Kaplan-Meier (KM, 1958) survival estimator and (ii) the KM estimator itself at fixed time points. The relationship between (i) and (ii) is found to be the same as the one derived by Sander (1975) and Reid (1981b) for the random censorship model. Confidence intervals for the quantiles based on (i) are briefly discussed and compared to previously known procedures. Although Greenwood's Formula is recommended over (ii) in practice because of its (desirable) conditioning on the observed censoring pattern, (ii) is of theoretical interest as an asymptotic limit for Greenwood's Formula in closed form.