Nonparametric tests of the Markov model for survival data
生存数据马尔可夫模型的非参数检验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：摘要讨论马尔可夫框架中的生存检验，未指向宏观时间序列或其他所列经济计量专门研究方向。
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生存数据马尔可夫模型的非参数检验
- 研究问题
- 在马尔可夫模型框架下，如何为生存数据构造适合该设定的非参数检验，并处理左截断与右删失观测？
- 方法与思路
- 作者在已有右删失生存数据统计量类别中讨论马尔可夫设定下的检验，扩展到左截断数据，并研究不同风险模型。
- 材料陈述的贡献
- 摘要提出适合马尔可夫框架的检验，考察若干统计量在相对风险与超额风险模型下的小样本性质和渐近相对效率。
- 阅读关注点
- 核对具体零假设是否检验马尔可夫性质本身、截断删失条件，以及不同风险模型下统计量的构造和效率比较基准。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；未给出检验假设、条件或效率数值，不能仅凭题名认定是在检验马尔可夫性质。
原文摘要
Jones & Crowley (1989) introduced a general class of nonparametric statistics for right-censored survival data that includes many of the existing procedures involving a single covariate. This paper considers this class in the framework of a Markov model and suggests some tests especially appropriate for the Markov setting. Application to left-truncated and right-censored data is also given. Small sample properties and asymptotic relative efficiencies for several statistics of this class are investigated for both relative and excess risk models for the hazard.