Semiparametric regression analysis for clustered failure time data
成组失效时间数据的半参数回归分析AI 解读 ↓
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成组失效时间数据的半参数回归分析
- 研究问题
- 面对组内相关的失效时间观测，且 Cox 比例风险模型可能拟合不佳时，如何使用更广泛的模型进行回归分析与推断？
- 方法与思路
- 作者为线性变换模型提出分析相关失效时间观测的统计方法；该模型类包含比例风险和比例优势模型，并用酒精依赖遗传研究数据演示。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，文章为相关失效时间数据提出新的统计分析程序，并通过实际研究展示这些程序在估计、预测和模型选择中的使用。
- 阅读关注点
- 应核对组间独立与组内相关如何进入模型、线性变换的具体设定，以及估计、预测和模型选择程序所需的条件。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明；摘要未说明删失机制、相关结构及推断条件，也不足以判断相对 Cox 模型的表现。
原文摘要
Inference procedures based on the partial likelihood function for the Cox proportional hazards model have been generalised to the case in which the data consist of a large number of independent small groups of correlated failure time observations (Lee, Wei [amp ] Amato, 1992; Liang, Self [amp ] Chang, 1993; Cai [amp ] Prentice, 1997). However, the Cox model may not fit the data well. A class of linear transformation models, which includes the proportional hazards and odds models as special cases, has been studied extensively for univariate event times. In this paper, statistical methods to analyse such correlated observations are proposed for these models. We use the data from a recent study of the genetic aetiology of alcoholism to illustrate the new procedures for estimation, prediction and model selection.