Semiparametric estimators for the regression coefficients in the linear transformation competing risks model with missing cause of failure
失效原因缺失的线性变换竞争风险模型：回归系数的半参数估计AI 解读 ↓
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失效原因缺失的线性变换竞争风险模型：回归系数的半参数估计
- 研究问题
- 研究竞争风险模型中部分个体失效原因随机缺失时，如何估计描述原因别风险与协变量关系的回归系数。
- 方法与思路
- 结合缺失数据理论与线性变换模型估计方法，构造增广逆概率加权的完整案例回归系数估计量。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称所提出的估计量具有双重稳健性，并通过模拟展示相关理论在有限样本中的表现。
- 阅读关注点
- 应核对随机缺失的条件信息、双重稳健性涉及的模型，以及权重、增广项与竞争风险过程的具体处理。
- 阅读边界
- 索引摘要未注明稿件版本；双重稳健性的精确条件、效率性质及模拟结果未说明，不能据此推断因果解释。
原文摘要
We consider the problem of estimating the regression coefficients in a competing risks model, where the relationship between the cause-specific hazard for the cause of interest and covariates is described using linear transformation models and when cause of failure is missing at random for a subset of individuals. Using the theory of Robins et al. (1994) for missing data problems and the approach of Chen et al. (2002) for estimating regression coefficients for linear transformation models, we derive augmented inverse probability weighted complete-case estimators for the regression coefficients that are doubly robust. Simulations demonstrate the relevance of the theory in finite samples. Copyright 2005, Oxford University Press.