Prospective survival analysis with a general semiparametric shared frailty model: A pseudo full likelihood approach
一般半参数共享脆弱性模型的前瞻生存分析：伪完全似然方法AI 解读 ↓
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一般半参数共享脆弱性模型的前瞻生存分析：伪完全似然方法
- 研究问题
- 对于前瞻研究中的相关失效时间，如何在一般共享脆弱性分布下估计回归系数与依赖参数，并获得可用的方差估计？
- 方法与思路
- 作者提出伪完全似然估计程序，描述回归与依赖参数估计的大样本性质，并在伽马脆弱性模型下与EM极大似然方法比较。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称框架可处理具有有限矩的一般脆弱性分布，并给出显式一致方差估计；伽马模型模拟中两种方法效率基本相同。
- 阅读关注点
- 应核对脆弱性分布所需的矩条件、相关失效时间的观测设定、伪似然构造，以及一致方差估计的具体推导。
- 阅读边界
- 仅据OpenAlex索引摘要，稿件版本未注明；效率比较限于所述伽马模型模拟，不能推广至全部脆弱性分布或样本设计。
原文摘要
We provide a simple estimation procedure for a general frailty model for the analysis of prospective correlated failure times. The large-sample properties of the proposed estimators of both the regression coefficient vector and the dependence parameter are described, and consistent variance estimators are given. A brief outline of the proofs is given. In a simulation study under the widely used gamma frailty model, our proposed approach was found to have essentially the same efficiency as the EM-based maximum likelihood approach considered by other authors, with negligible difference between the standard errors of the two estimators. However, the proposed approach provides a framework capable of handling general frailty distributions with finite moments and yields an explicit consistent variance estimator.