Goodness-of-Fit Tests for Censored Survival Data
删失生存数据的拟合优度检验AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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删失生存数据的拟合优度检验
- 研究问题
- 当一般回归模型中的生存数据受到右删失时，如何检验潜在分布的设定，并使拟合优度检验适应该观测机制？
- 方法与思路
- 作者提出利用一类参数备择模型的有效得分构造检验，探讨其与经验分布函数方法的联系，并扩展Neyman平滑检验。
- 材料陈述的贡献
- 摘要明确提出面向右删失数据的得分检验思路，并将Neyman平滑检验推广至删失情形，讨论不同检验路线的联系。
- 阅读关注点
- 应核对删失机制的假设、参数备择类的构造及干扰参数处理，并查看得分检验与经验分布函数检验如何关联。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；删失独立性、检验校准方式及功效结果未说明，不能推断刊本变化。
原文摘要
The problem of testing the underlying distribution in a general regression model is considered when the data are right censored. It is proposed that tests be based on efficient scores from a certain class of parametric alternatives. The connection between tests based on the scores and more traditional approaches using empirical distribution functions is explored. Neyman's smooth test is extended to allow for censored data.