Inference in a survival cure model with mismeasured covariates using a simulation-extrapolation approach
含测量误差协变量的生存治愈模型：模拟外推推断AI 解读 ↓
← 返回论文列表与筛选
阅读说明
本页整理公开书目信息，不生成学术质量评分。AI 解读根据题名及所注明的摘要或原文片段生成，未完成全文核验，可能有误；具体假设、证明与结论请核对原文。摘要保留来源文本，未经模型改写。
DOI 首次登记不等于接收或发表日期。部分更正、评论等条目没有独立摘要；缺少可靠材料时保留待补状态。
引用量采用 OpenAlex 单条关联记录，不合计多个记录；关联记录可能包含正式发表版本，不等于此版本单独引用。缺失不视为零，引用指标不代表论文质量。
关注作者按书目中的完整姓名匹配，同名和姓名变体需人工辨别。相关论文先按共享细分方向和具体方法排列，再参考通用方法与发表日期。
分类依据与纠错
AI 根据所提供的论文材料归类：摘要研究生存治愈模型的测量误差校正，未明确涉及所列结构估计或其他经济计量方向。
反馈分类问题
正在核对关联版本…
代码、数据与补充材料
正在核对对应版本的资源…
关注这篇论文的作者
含测量误差协变量的生存治愈模型：模拟外推推断
- 研究问题
- 在允许部分个体永不发生目标事件的生存治愈模型中，如何处理解释变量测量误差，以减轻参数估计偏差并开展推断？
- 方法与思路
- 作者将模拟外推算法扩展至促进时间治愈模型，通过模拟测量误差对偏差的影响并外推校正，研究估计量的渐近性质。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，估计量具有近似一致性和渐近正态性，有限样本表现良好，并在含测量误差射血分数的心脏病数据中应用。
- 阅读关注点
- 应核对测量误差分布与方差信息、模拟外推函数选择，以及近似一致性的具体含义和误差校正不确定性的处理。
- 阅读边界
- 仅据版本未注明的 OpenAlex 索引摘要；误差模型、外推条件及数值表现未说明，不能把近似一致性改述为严格一致性。
原文摘要
In many situations in survival analysis, it may happen that a fraction of individuals will never experience the event of interest: they are considered to be cured. The promotion time cure model takes this into account. We consider the case where one or more explanatory variables in the model are subject to measurement error, which should be taken into account to avoid biased estimators. A general approach is the simulation-extrapolation algorithm, a method based on simulations which allows one to estimate the effect of measurement error on the bias of the estimators and to reduce this bias. We extend this approach to the promotion time cure model. We explain how the algorithm works, and we show that the proposed estimator is approximately consistent and asymptotically normally distributed, and that it performs well in finite samples. Finally, we analyse a database in cardiology: among the explanatory variables of interest is the ejection fraction, which is known to be measured with error.